hlb-CIFAR10

单GPU上CIFAR-10数据集训练的世界纪录级深度学习模型

CIFAR10 神经网络深度学习 GPU训练超快速训练 Github 开源项目

hlb-CIFAR10是一个专注于快速训练CIFAR-10数据集的开源项目。该项目在单GPU上实现了世界纪录级的训练速度，目前可在A100 GPU上在约6.3秒内完成训练。项目基于David Page的实现进行了优化，包括自定义架构、超参数调优和内存格式改进。代码设计简洁，易于理解和修改，适合研究人员进行快速实验和创新。项目目标是在未来1-2年内将训练时间进一步缩短到2秒以内。

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介绍相关项目

ffcv - 插入式数据加载系统，可显著提高模型训练中的数据吞吐量

Githubffcv加速开源项目数据加载模型训练计算机视觉

FFCV通过加速数据加载，显著提升模型训练的数据吞吐量，同时保持训练算法不变，极大地减少训练时间和成本。例如，使用FFCV在一块GPU上训练ImageNet模型仅需35分钟，而CIFAR-10模型仅需36秒。FFCV还提供预封装的标准视觉基准代码、自动优化的数据处理功能，以及适用于各种资源约束环境的灵活选项。更多详细信息和安装指南，请访问官方网站。

resnet50_gn.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型结合先进训练方法

GithubHuggingfaceImageNetResNettimm图像分类开源项目模型神经网络

resnet50_gn.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型，集成了多项先进训练技术。模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积与池化、1x1卷积快捷连接下采样等结构。在ImageNet-1k数据集上训练时，应用了LAMB优化器、增强型dropout、随机深度和RandAugment等方法。模型参数量为25.6M，GMACs为4.1，训练输入尺寸为224x224，测试输入尺寸为288x288。该模型可应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种计算机视觉任务。

hailo_model_zoo - 面向多AI任务的深度学习预训练模型集合

GithubHailo Model ZooHailo硬件开源项目模型优化深度学习预训练模型

Hailo模型库提供针对分类、检测和分割等AI任务的预训练深度学习模型。用户可测量模型的全精度和量化精度,并生成用于Hailo硬件加速的HEF文件。该库还包含自定义数据集重训练指南和特定用例模型。支持快速上手、性能评估及Hailo硬件部署,助力高效AI应用开发。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法

GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库

本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。

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。

cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限

BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目

本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现，旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程，展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能，并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0，改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能，提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。

higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架

GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习

Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架，适用于数十亿到数万亿参数的模型（如大型语言模型）。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争，并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程，提供了多样且强大的开发工具。

BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现

BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理

BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行，通过增加GPU数量扩大批处理规模，从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明，并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时，有效提升了预训练效率。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用

GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉

Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。

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