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Adan

快速优化深度学习模型的新方法

Adan是一种新型优化算法,结合适应性学习率和Nesterov动量,旨在加速深度学习模型训练。它在计算机视觉、自然语言处理和大规模语言模型等多个领域表现优异。相比Adam和AdamW,Adan通常能使用更大的学习率,训练速度提升5-10倍,同时保持或提高模型精度。目前,Adan已被NVIDIA NeMo、Meta AI D-Adaptation等多个知名深度学习框架和项目采用。

doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
EasyDeL - 多模型训练优化框架
EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练
EasyDeL是一个开源框架,用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练,特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法,包括Transformers、Mamba等,并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明,允许用户修改每个组件,并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建,EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。
ao - 优化PyTorch工作流,实现高性能和内存占用减少
GithubPyTorchtorchao开源项目推理模型量化训练
torchao是一个用于PyTorch工作流的高性能库,能够创建并集成自定义数据类型和优化技术,实现推理速度提升至2倍,显存减少65%。无需大幅修改代码,保持准确度。支持量化、稀疏化及浮点数优化,适用于HuggingFace等模型。用户可以轻松优化模型,提高计算效率。支持int8、int4和float8等多种数据类型,兼容torch.compile()和FSDP。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架,提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成,并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构,可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项,支持自定义数据集和多节点训练,并提供预训练模型。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习
NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库,专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具,改善图像、视频和音频的处理,同时解决CPU瓶颈,支持跨多平台框架使用。此外,DALI利用GPUDirect Storage技术,从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输,显著提升处理速度。
SAM-Adapter-PyTorch - 提升复杂场景下图像分割效果的开源项目
GithubICCVPyTorchPythonSAM-AdapterSegment Anything开源项目
SAM-Adapter项目提升了SAM在伪装、阴影和医疗图像分割中的表现。最新的更新支持更强大的SAM2骨干网络,并提供多种预训练模型和数据集下载链接,便于快速上手。该项目在IEEE/CVF国际计算机视觉会议上展示,并包含详细的环境配置和训练指南,方便研究人员进行深度学习任务。
X-Adapter - 实现旧版扩散模型插件通用兼容的适配器
ControlNetGithubStable DiffusionX-Adapter开源项目扩散模型插件兼容
X-Adapter是一个通用适配器,使旧版扩散模型(如SD1.5)的预训练插件能够直接与升级后的模型(如SDXL)兼容,无需重新训练。该项目支持ControlNet、LoRA等多种插件,提供了设置指南、推理代码和使用示例,提高了模型升级后的灵活性和效率。这为研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
OpenDelta - 高效参数调整的开源工具包
GithubOpenDeltaPyTorchdelta tuningtransformers参数高效微调开源项目
OpenDelta是一个高效的开源调优工具包,通过添加少量参数进行调整,可实现如前缀调优、适配器调优、Lora调优等多种方法。最新版本支持Python 3.8.13、PyTorch 1.12.1和transformers 4.22.2。
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