research-template开源项目 – 为机器学习研究提供高效项目架构

一站式AI开发平台，支持机器学习、深度学习和大模型开发。它提供从数据管理到模型部署的全流程支持，涵盖在线开发、分布式训练、推理服务等功能，帮助企业和开发者高效构建AI应用。

Efficient Large LM Trainer 是一款专为大规模语言模型设计的高效训练工具，旨在通过优化的算法和资源管理，提升训练速度并减少内存占用，支持多种硬件设备，便于用户集成和使用。

建立在HuggingFace模型和PyTorch Fully Sharded Data Parallelism基础上的训练套件，旨在优化吞吐量，简化在资源受限环境中训练中型模型的分布式方案设置工作流程，尤其适用于学术集群。

一个开源的LLM训练与推理一体化平台，让大模型的开发和部署变得简单高效。

Perceiver IO是DeepMind的Perceiver IO的非官方PyTorch实现，支持分布式训练，具有通用输入处理能力，适用于图像、文本和音频等多种任务，设计高效，能够处理大规模数据。

该项目提供丰富的学习路线图和Colab笔记本，帮助用户从基础知识到前沿技术，逐步掌握大型语言模型（LLM）的构建与应用。课程内容涵盖数学、Python编程、神经网络核心知识，以及如何构建高性能模型和开发部署LLM应用。

一个高效的深度学习训练框架，旨在简化模型训练和优化过程，提供了多种预训练模型和工具，适用于计算机视觉任务。

Kvax是为JAX框架打造的高效FlashAttention实现，专为长序列和分布式训练优化。它通过支持高效文档掩码计算、实现上下文并行化以及优化长序列处理性能，显著提升了训练效率和内存利用率。

metaseq是一个用于训练和评估大型序列模型的框架，旨在简化和加速大规模模型的开发过程。

大规模机器学习是一个网站，提供来自顶尖科技公司的机器学习系统的见解，涵盖分布式训练、特征存储、设备模型部署、对抗样本的稳健性、行业角色等主题。

solo-learn 是一个基于 Pytorch Lightning 的库，专注于视觉表征学习的自监督方法。它提供了多种最先进的自监督学习技术，支持混合精度的分布式训练，易于使用且可轻松扩展，适合在较小设备上进行训练。solo-learn 还具备全面的文档和示例，便于用户快速上手和集成到现有的 Pytorch 工作流中。

Linear-MoE 是一个基于 Megatron-Core 的线性混合专家模型库，专注于为高效训练和部署大型语言模型提供强大支持。它集成了多种线性注意力机制，支持多种模型架构，并具备高效的分布式训练能力，助力大规模模型开发。此外，Linear-MoE 还提供了丰富的预训练和微调脚本，极大地简化了开发流程。

Clear.ml 是一个开源的连续机器学习平台，专注于促进 AI/ML 模型的开发、集成、部署和扩展，支持从数据管理到模型训练再到部署的整个生命周期。

accelerate是一个工具，可以帮助用户在多种设备上简单地运行PyTorch训练脚本，支持多GPU和TPU训练，并提供了易于集成的解决方案。它使得混合精度训练变得简单，同时支持分布式训练，用户可以通过命令行接口轻松启动训练任务。

C2FViT是一个用于医学图像配准的项目，采用粗到细的注册方法，利用变换器架构提高图像对齐的精度，适用于医疗应用中的图像处理。