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多种序列建模模型的官方实现和实验

S4HiPPOPyTorchPytorch-LightningHydraGithub开源项目

该页面提供多种序列建模模型的官方实现和实验，包括HiPPO、LSSL、SaShiMi、DSS、HTTYH、S4D、S4ND等。内容涵盖相关模型的源代码概述和具体实验复现，并详细说明如何设置环境、训练模型及生成序列。页面还介绍了优化器超参数、数据集管理和实验配置的详细信息，特别适合使用PyTorch和PyTorch-Lightning进行数据和模型训练的用户。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。
sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架
GithubSGLang前端语言后端运行时大语言模型开源项目服务框架
SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言，提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能，增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。
lightning-hydra-template - 支持多GPU和TPU等多种训练选项的深度学习模板
AI研究GithubHydraPyTorch Lightning开源项目深度学习配置管理
了解Lightning-Hydra-Template，这是一个兼具代码整洁和高性能的深度学习项目模板。它利用PyTorch Lightning和Hydra优化项目架构和实验管理，支持多GPU和TPU等多种训练选项，同时提供自动化测试和代码风格指导，帮助AI专业人员提升工作效率。此模板适用于快速试验和研发创新。
pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。
sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境
GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现
SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法，以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展，实现了算法与环境的解耦，适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中，SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能，为强化学习研究和开发提供了高效工具。
awesome-gpt4 - GPT-4资源汇集 提示工具与应用实例
GPT-4Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
该项目整理了GPT-4相关的精选资源，包括研究论文、开源工具、社区演示和产品集成。内容涵盖广泛，为开发者、研究人员和技术爱好者提供了丰富的GPT-4应用案例和参考材料，有助于深入了解和实际应用这一先进的AI语言模型。
llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用
AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型
llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。
sequitur - 高效创建和训练序列数据自编码器的Python库
GithubPyTorchsequitur序列数据开源项目深度学习自编码器
sequitur是一个专为序列数据设计的Python自编码器库。它集成了三种自编码器架构和预设训练循环，使用者只需两行代码即可完成模型构建和训练。该库适用范围广泛，涵盖单变量、多变量时间序列及视频等序列数据，尤其适合快速入门自编码器的开发者。sequitur灵活支持数字、向量和矩阵等多种序列类型，为数据处理提供多样化选择。
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