多GPU支持

DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）是一种离线优化方法，直接利用偏好数据训练策略，无需显式奖励模型。该项目是基于论文《Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model》的参考实现，支持因果 HuggingFace 模型和自定义数据集，提供了一种无需显式奖励模型的离线优化方法。特别适合语言模型对齐任务，研究表明其在控制生成情感、摘要质量和单轮对话响应上表现不亚于或优于现有方法。

该项目旨在提升DeepSeek-R1 GGUF模型在KTransformers上的运行效率，提供近2倍的性能提升，并支持多GPU和内存映射，适配不同硬件，优化配置丰富，便于实现高效推理。

该项目汇集了精选的扩散模型推理论文，涵盖了多种技术，包括采样、缓存以及多GPU支持，为研究者和开发者提供了丰富的学习和应用资源。

支持GPU的 Dockerfile，用于运行Stability.AI具有简单 Web界面的stable-diffusion模型，包括多GPU支持。该项目提供了一个易于部署的解决方案，使用户能够利用Docker快速构建和运行稳定扩散模型，并通过Web界面进行方便的访问和交互。

Hugging Face Transformers 是一个广泛使用的开源NLP框架，专注于大规模预训练语言模型的实现与部署。它支持BERT、GPT-3、T5等数百种顶级模型，涵盖文本分类、情感分析、命名实体识别等多种NLP任务，并支持多模态任务。该库提供简洁的API接口，便于快速加载、微调和优化模型，适用于学术研究与工业应用，社区驱动更新迅速，是自然语言处理领域的重要工具。

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。

EmoLibro是一个独特的平台，根据用户的情绪为其推荐10本完美的书籍，让读者能够沉浸在与自己内心感受相契合的文学世界中。

Open Interpreter Local III是一款开源的本地模型运行和训练工具，支持高速推理和个性化模型定制。

Lightning + Colossal-AI 是一个结合了Colossal AI和Lightning AI强大功能的大规模分布式模型训练框架，旨在简化模型训练和部署过程，同时优化内存使用和计算效率，具有强大的可扩展性，适用于多种硬件配置。

SeedEdit 是一款免费的 AI 图像编辑工具，用户可以通过简单的提示来轻松编辑图像。它具有友好的界面，使得图像编辑变得更加直观和便捷。

Swipy Dating是一款将尖端人工智能技术与优秀设计解决方案相结合的约会应用，旨在为用户提供舒适、便捷的约会体验。通过智能匹配和用户友好的界面，帮助用户轻松找到合适的约会对象。

基于ColossalAI的软件缓存方法来动态管理CPU和GPU内存空间中的极大嵌入表，能够在单个GPU上高效训练包括91.10 GB嵌入表的DLRM模型，仅需分配3.75 GB的CUDA内存，适用于大规模数据集。