降低改造和使用大语言模型的成本-通过技术手段降低大语言模型成本

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。

nanotron是一个开源工具，旨在简化大型语言模型的训练过程，提供了一种高效的3D并行训练方法，从而更好地利用计算资源。

基于ONNX Runtime的Java的Stable Deffusion管线，具有GUI界面和负面文本支持，展示了如何在Java中使用ONNX Runtime进行推理，并提供了性能优化的最佳实践

提出 RetNet 作为 LLM 的基础架构，同时实现训练并行性、低成本推理和良好性能。

Dolomite Engine是一款用于预训练和微调大型语言模型的超优化库，集成了多项关键创新，包括模型架构、微调方法和系统优化。它旨在提高大型语言模型的训练效率和效果，支持多种模型架构，优化微调过程，并提供系统性能的显著提升。

一个用于端到端架构和大语言模型（LLM）的项目，旨在简化和优化开发过程。

vit.cpp是一个使用纯C/C++实现的视觉变换器（ViT）推理库，结合ggml库进行优化，旨在提供高效的图像分类解决方案，易于集成和使用，适用于各种项目和嵌入式系统。

AutoKeras是一个开源的AutoML框架，专注于自动化机器学习模型的构建和优化，适用于各种机器学习任务。它通过自动搜索最佳模型和超参数，显著节省开发时间，同时其简洁的API设计降低了机器学习的门槛，使得即使没有深厚机器学习背景的用户也能轻松上手。

min-LLM是一个轻量级的框架，旨在通过最小化代码来简化大语言模型（LLM）的训练过程。它提供了一个高效的训练流程，支持快速原型开发，并且易于集成和扩展，适合研究人员和开发者使用。

Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。

利用torchao和diffusers优化扩散模型的端到端方案，支持推理和FP8训练，旨在提升模型的性能和效率。

SDXL Turbo 是一款实时文本到图像生成模型，通过新的蒸馏技术实现了最先进的性能，能够以前所未有的质量生成单步图像。

Minions是一个通信协议，旨在实现本地小模型与云端大模型之间的高效协作，能够显著降低云端处理成本，同时灵活适配多种模型以满足不同需求。该项目结合了最新的研究成果，支持Ollama和OpenAI等前沿技术，极大地提升了模型的处理效率和灵活性。

专注于训练和微调中等大小 GPT 模型的最简仓库，是 karpathy/nanoGPT 的一个分支，并提供了最大更新参数化（muP）的最小实现，旨在简化用户的使用体验和模型的优化过程。

XAIvision是一个专为视觉AI任务设计的开源框架，为开发者提供高效构建视觉模型的工具。它支持图像处理与分析的优化，适用于从研究到部署的多种场景。

OpenAI在2023年7月13日发布了一系列API更新，包括功能调用能力、更新后的模型版本、扩展上下文长度、成本降低以及旧模型的弃用计划。这些更新旨在提升开发者使用API的灵活性和效率，特别是在需要与外部系统交互或执行特定任务的应用程序中。

AnyCores 是一个深度学习编译器，旨在通过优化深度神经网络的性能来降低计算成本，提供超过10倍的加速效果。

Manot 是一个专注于计算机视觉模型性能的洞察管理平台，能够准确识别模型的失效原因，助力快速优化和重新部署，显著提升模型的准确性和降低成本。

这本书帮助读者系统地解决机器学习问题，通过“边学边编码”的方式强化对机器学习建模过程的理解，涵盖数据处理、特征工程到模型优化的全流程，并通过实际案例引导读者掌握正确的思维方式。

TensorRT Model Optimizer 是一个集成了最先进模型优化技术的统一库，包括量化和稀疏化等技术。它通过压缩深度学习模型，为下游部署框架如 TensorRT-LLM 或 TensorRT 提供支持，以优化在 NVIDIA GPU 上的推理速度。

OpenVINO Training Extensions是OpenCV的OpenVINO训练扩展，基于PyTorch的神经网络压缩框架（Neural Network Compression Framework, NNCF）。它专注于神经网络模型的压缩和优化，提供多种压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，并与OpenVINO工具套件无缝集成。该工具易于使用和扩展，支持多种深度学习任务，如图像分类、目标检测和语义分割。

高性能生产级API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型(VLM)和语言模型(LM)，支持多种模型架构，优化资源管理，提供定制化服务