卷积神经网络训练加速工具

Spio是一个专为PyTorch设计的高效工具，利用优化的CUDA内核显著提升卷积神经网络的训练效率，特别是在分组卷积的性能方面。

lightning-uq-box是一个基于PyTorch和Lightning的库，旨在为现代神经网络提供多种不确定性量化(UQ)技术，支持灵活的模型训练和评估，并与现有的PyTorch项目无缝集成。

Simple-SimCSE是SimCSE模型的简单实现，支持无监督和有监督的训练方法，易于与流行的深度学习框架（如PyTorch）集成，并允许自定义训练和评估设置。

LLM Compressor 是一个专注于大型语言模型压缩的工具库，支持训练中和训练后的压缩技术。它与 PyTorch 和 HuggingFace Transformers 兼容，设计灵活易用，便于快速实验。此外，它还专门为 vLLM 提供量化优化功能，支持将 Hugging Face 格式的模型转换为 safetensors 格式，特别适用于量化 Hugging Face 上新发布的小模型。通过集成多种压缩算法（如 GPTQ、SparseGPT 和 SmoothQuant），LLM Compressor 在保持模型精度的同时，显著提升推理效率和资源利用率。

Magix 是一个用于训练大规模语言模型的轻量工具，具有灵活的数据和模型平行功能。它支持与 Hugging Face Transformers 的兼容性，能够高效处理数据，提供灵活的训练环境，适合研究人员和开发者使用。

Unsloth Zoo是一个提供用于Unsloth的实用工具库，旨在支持免费微调和加速大型语言模型，帮助开发者更高效地使用和优化语言模型。