kvpress开源项目 – 压缩transformer模型KV缓存，节省内存

NyunZero是一个连接用户基础设施的工具，旨在快速适配和压缩视觉模型以及大语言模型（LLMs）。用户可以在几次点击中加速对象检测模型，或获得与硬件兼容的快速量化LLMs，适应用户的数据需求。

这是一个新的简单替代方案，基于计算输入激活的权重大小和范数之间的逐元素乘积。

旨在促进能在IMO竞赛中赢得金牌的开放共享AI模型诞生的比赛，设立于2023年11月。

AdapterDrop是一种创新方法，专注于优化Transformer模型的推理效率。通过从模型的较低层动态移除适配器，它在多任务场景下显著加快了推理过程。例如，移除前五层的适配器后，处理八个任务的推理速度可提升39%。此外，AdapterDrop还通过剪枝技术保留最重要的适配器，确保任务性能不受影响。该方法还支持跨层参数共享，显著减少参数量和存储需求。

XAIformers是一个专为Transformer模型优化设计的开源框架，旨在提升模型性能。它通过精简计算与内存管理，支持高效训练与推理任务。平台以性能优化和灵活性为重点，开源社区协作紧密，文档结构清晰，非常适合需要在Transformer应用中实现专业优化的开发团队。

mmgp（Memory Management for the GPU Poor）是一个专为消费级Nvidia GPU设计的内存管理工具，旨在帮助用户在低端硬件上运行最新的开源前沿模型。通过优化内存管理，它能够在仅需6GB显存和24GB内存的条件下运行复杂的模型，并提供多种配置文件以适应从低端到高端的硬件配置。此外，mmgp支持智能模型加载/卸载和异步数据传输，以提升运行效率。

FasterTransformer是一个旨在提高Transformer模型速度和效率的工具，支持多种架构如BERT和GPT，提供高性能的推理和训练，且易于集成。它支持FP16和INT8量化技术，能够在NVIDIA GPU上实现高效的模型推理和快速训练，适合在生产环境中部署优化后的模型。

DCA (DeepCrossattention) 是一种用于增强Transformer网络中残差连接的新机制。它通过可学习的权重和深度交叉注意力动态地结合不同层的信息，从而提高语言模型的性能、训练效率和稳定性。DCA采用Pytorch实现，可通过pip安装，并提供如DCAGPT等类用于构建和训练Transformer模型，专注于语言建模任务。

Big Tech Company是一家利用AI和区块链技术的广告科技公司，致力于通过创新推动社会变革和股东价值。

RuoYi-Vue Pro 是一个基于 Spring Boot、MyBatis Plus 和 Vue & Element 的后台管理系统，提供微信小程序支持，优化重构了所有功能，适合企业管理和多租户应用。

simplicial-embeddings 是一个基于 Pytorch Lightning 的自监督学习库，专注于视觉表示学习。它提供了多种自监督学习方法，并集成了 Pytorch Lightning 的易扩展性和集成性。该库还包含预训练模型，便于快速部署和应用。

GeneOH Diffusion旨在通过去噪扩散技术实现通用的手物交互去噪，提升图像质量。

Zevi是一个智能化的网站搜索和发现平台，帮助客户快速找到产品，从而提升销售和转化率。它为企业提供定制化的网站搜索解决方案。

adbutils是一个通过socket与adb server交互的Python实现的adb客户端库，旨在简化与Android设备的交互，避免直接调用adb二进制客户端程序。该库支持多种adb命令，适用于自动化测试和设备管理。

shadPS4是一个早期的PlayStation 4模拟器，支持Windows、Linux和macOS平台，使用C++编写。该项目目前处于开发阶段，虽然尚未完全成熟，但已经能够成功运行多款PS4游戏，如《血源诅咒》、《黑暗之魂重制版》和《荒野大镖客》等。项目团队致力于定期更新，逐步提升模拟器的兼容性和性能。