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OtterTune

卡内基梅隆大学衍生的自动化数据库调优项目

OtterTune是卡内基梅隆大学开发的自动化数据库调优服务,在2020-2024年间运营。虽然公司已停止运营,但其研究成果和开源代码仍可在GitHub上获取。网站目前仅保留停运说明和相关链接,包括研究项目、网站存档和GitHub仓库。OtterTune在数据库性能优化领域的贡献仍具有一定参考价值。

astuto - 开源客户反馈管理系统 优化产品决策
AstutoGithub产品改进客户反馈工具开源软件开源项目用户管理
Astuto是一个开源的客户反馈管理系统,专注于收集、整理和分析用户反馈。该系统支持托管和自托管部署,可通过Docker快速安装。Astuto提供直观的界面、多种OAuth登录选项和完善的文档。作为一个功能全面的反馈平台,Astuto有助于产品团队做出更明智的开发决策。
P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略,通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量,有效缩小了与传统微调方法的性能差距,尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明,P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果,在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平,为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具
AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目
Fiddler Auditor是一款开源工具,专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能,包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点,如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案,以增强LLM的安全性和可靠性。
notus - 优化AI助手模型集合 专注数据驱动与人机交互
GithubLLMNotus人工智能开源开源项目微调
Notus是一个采用SFT、DPO等技术微调的AI模型集合,专注于数据优先和以人为本的方法。这些模型主要用作聊天应用中的智能助手,通过Chat和Academic基准评估性能。Notus在HuggingFace Hub上提供多种规模的模型和交互式聊天界面。该项目整合了开源社区的贡献,为AI助手的研发提供重要资源。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
YC-alum-ai-tools - YC公司构建的AI开发工具大全,优化LLM和ML开发流程
AI开发工具GithubLLMML开发人员Y Combinator分析与监控开源项目
该仓库由SID Tech Inc.的创始人和Y Combinator社区的志愿者维护,汇集了YC公司开发的AI工具。此集合旨在为LLM和ML开发者提供可靠的起点。涵盖分析与监控、向量数据库、数据集成与检索、基础设施、模型服务与微调、数据生成与处理、安全、提示管理与测试,以及开发简化等多个领域,帮助开发者优化AI应用的开发与部署。
tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具
GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法
TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。
tuning_playbook - 深度学习模型性能调优指南
Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优
该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。
OpenOrca-Platypus2-13B - 人工智能模型OpenOrca-Platypus2-13B的合并与性能分析
GithubHuggingfaceOpenOrca-Platypus2-13B开源项目文本生成模型模型评估神经网络训练数据集
OpenOrca-Platypus2-13B融合了Platypus2-13B和OpenOrcaxOpenChat-Preview2-13B,采用LoRA技术进行微调,在MMLU、ARC、HellaSwag等基准测试中表现突出,相较初版模型,尤其在LSAT逻辑推理中有显著提升。用户可通过Nomic Atlas查阅完整数据集,并使用特定框架重现基准测试结果。建议开发者在应用之前进行安全测试与调整,以优化部署效果。
mistral-7b-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术
GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型
Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记,只需添加数据集并运行,便可生成更快的微调模型,支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用,提升模型微调效率。
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