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DeepSpeed

大模型的训练工具

DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具
FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目
FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调,特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景,并提供便捷的少样本学习工具。此外,FlagAI支持简洁的并行训练实现,有助于提高开发效率。
DeployFast - 简化AI应用开发和部署的综合工具平台
AI工具DockerElevenLabsFastAPIOpenAIStreamlit
DeployFast提供集成FastAPI、Streamlit和Docker的ML样板代码,简化AI应用开发流程。支持OpenAI和ElevenLabs API,适合各级开发者使用。提供API调用、自定义端点和快速展示功能,助力开发者加速AI应用部署到各类云平台。
docs - Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台
CPU优化GithubNeural Magic开源软件开源项目模型性能深度学习
Neural Magic开源平台提供了一系列工具,包括SparseML、Sparsify、SparseZoo和DeepSparse,用于优化CPU上的深度学习模型性能。这套软件组件支持选择、构建和运行高效率模型,使开发者能在标准CPU硬件上实现接近GPU级别的AI推理速度。
tensorpack - 高效的神经网络训练接口,支持多GPU和分布式训练
GithubTensorpack可重复性研究开源项目数据加载性能训练速度高质量实现
Tensorpack是基于TensorFlow的神经网络训练接口,专注于提升训练速度与性能。其高效的数据加载和并行化策略显著提高了训练速度,尤其是在CNN上的表现比Keras代码快1.2到5倍。Tensorpack适合需要可重复和灵活研究的开发者,支持多GPU和分布式训练,并提供多个著名论文的高质量复现案例。Tensorpack并不是一个模型包装器,用户可以灵活使用TensorFlow及其他高层API。
hbox - 高效的AI和大数据调度平台,支持多种深度学习框架
GithubHadoop YarnHbox人工智能大数据开源项目深度学习框架
Hbox是一个高效的调度平台,结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架,如TensorFlow、MXNet、PyTorch等,并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理,具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面,适用于分布式计算和模型训练。
sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库
GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型
SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库,包含高度稀疏和稀疏量化模型,以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发,帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方,并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型,并提供全面的文档和社区支持。
deepo - 深度学习Docker环境定制的开源解决方案
DeepoDockerGithub依赖关系开源项目框架深度学习
Deepo是一个开源框架,用于轻松组装深度学习研究的Docker镜像。通过提供多种标准组件和定制化Dockerfile生成器,用户可以简单定义环境并自动解决依赖问题。Deepo支持几乎所有常用的深度学习框架,提供预构建的Docker镜像,支持GPU加速和CPU模式,兼容Linux、Windows和OS X。尽管该项目已停止维护,但仍为快速搭建深度学习环境提供了宝贵的工具和资源。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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