pyreft

表征微调的开源Python库

ReFT 语言模型表示微调 pyreft 人工智能 Github 开源项目

pyreft是一个开源的Python库,支持表征微调(ReFT)方法。它可与HuggingFace上的预训练语言模型配合使用,通过配置文件设置参数,并支持将结果分享到HuggingFace。pyreft提供了参数高效的微调方法,可针对特定时间步和表征进行干预,区别于LoRA等其他PEFT方法。该库还支持与LoRA结合,并提供了便捷的数据处理和训练功能。

Github

Huggingface

介绍相关项目

deep-person-reid - 深度学习人员重识别库，支持多GPU训练和跨数据集评估

GithubPyTorchTorchreid多GPU训练开源项目深度学习重识别

Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库，支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集，支持添加模型、数据集和训练方法，提供预训练模型和高级训练技术，并配备可视化工具。

d3rlpy - 支持离线和在线深度强化学习的实用算法库

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d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库，支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库，即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程，首创支持分布式Q函数，适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows，多种安装方式可供选择，欢迎试用和贡献代码。

depyf - 深入解析PyTorch编译器工作原理的开源工具

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depyf是一个开源工具，专注于解析PyTorch编译器torch.compile的内部工作机制。这个工具支持多个Python版本，提供简洁的API接口，能够生成详细的编译过程文档，并支持代码调试。通过depyf，机器学习研究人员和开发者可以深入理解编译过程，适应编译机制，并优化代码以提升性能。作为PyTorch生态系统的一员，depyf为用户提供了深入了解PyTorch编译器的机会。

open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集

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open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码，以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法，并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。

Online-RLHF - 在线人类反馈强化学习的开源大规模语言模型指南

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本项目详细介绍了如何通过在线迭代性的人类反馈强化学习（RLHF）来对齐大规模语言模型（LLMs）。提供了详细的工作流程和易于复现的步骤，使用开源数据即可实现与LLaMA3-8B-instruct相当或更好的效果。内容包括模型发布、安装说明、数据生成、数据注释和训练步骤，帮助实现高效的在线RLHF训练。

prefect - Python工作流编排框架助力数据管道构建

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Prefect是一款专为Python设计的工作流编排框架，主要用于构建数据管道。它利用装饰器为代码添加自动重试、分布式执行、调度和缓存等功能，使用户能够创建灵活的动态工作流。这些工作流具有应对环境变化和从意外情况恢复的能力。Prefect提供自托管服务器和云端管理仪表板，便于跟踪和监控工作流活动。该框架支持Python 3.9及以上版本，易于安装和使用，适合将普通脚本升级为交互式工作流应用。

MFTCoder - 优化代码大模型性能的多任务微调框架

CodeFuseGithubHumanEvalMFTCoder代码大语言模型多任务微调开源项目

MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

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PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架

GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架

RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理，充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰，便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理，提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板，以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型（x060版本）。

mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架

GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练

mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架，通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练，适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具，支持指令跟随和函数调用等多种训练模式，适用于各类微调需求。

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