OpenDelta

高效参数调整的开源工具包

OpenDelta 参数高效微调 delta tuning PyTorch transformers Github 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。

文档

GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化

Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架，可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台，设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优，为用户脚本提供简洁的非侵入式接口，并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

optimum-intel - Transformers和Diffusers库与Intel提供的不同工具和库之间的接口，用于加速 Intel 架构上的端到端管道

GithubIntel Extension for PyTorchNNCFNeural CompressorOpenVINOOptimum Intel开源项目

Optimum Intel接口将Hugging Face的Transformers和Diffusers库与Intel的工具相结合，优化PyTorch模型性能。支持Intel Neural Compressor的量化和剪枝技术，OpenVINO的高性能推理以及Intel Extension for PyTorch的操作融合和图优化。Optimum Intel提供简单直观的接口和丰富示例，便于在Intel硬件上部署高效模型。

deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架

DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化

DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。

Knowledge-Distillation-Toolkit - 开源知识蒸馏工具包助力机器学习模型压缩

GithubPyTorch学生模型开源项目教师模型模型压缩知识蒸馏

Knowledge-Distillation-Toolkit是一个基于PyTorch和PyTorch Lightning的开源工具包，用于简化机器学习模型压缩过程。通过知识蒸馏技术，用户只需提供教师模型、学生模型、数据加载器和推理管道即可实现模型压缩。该工具包支持多种优化方法和学习率调度器，并提供详细的使用说明和示例代码，方便研究人员和开发者进行模型压缩实验。

openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包

AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门

OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。

talos - 全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具

GithubKerasTalosTensorFlow开源项目模型评估超参数优化

Talos通过自动化超参数实验和模型评估，提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程，无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验，适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统，并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统，非常适合研究者和数据科学家使用。

Alpaca-CoT - 一站式AI指令调谐与语言处理平台

Alpaca-CoTGithub参数效率大型语言模型开源项目指令调优平台统一界面

Alpaca-CoT，一款集成指令收集、参数效率优化和语言处理的AI工具，提供统一与高效的用户界面, 适用于处理复杂的语言模型任务，增强操作的精确度及效能。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

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