PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch封装，旨在简化复杂深度学习模型的训练过程，帮助开发者更专注于研究和创新。通过结构化代码，PyTorch Lightning将常见的训练任务自动化，支持分布式训练和模型加速，大大提升了实验效率，适合用于学术研究和工业应用。
该项目证明可以将 LLMs 的工作负载分散到多个设备上并实现显著的加速，支持在低功耗设备上运行，兼容Llama 2 70B模型。
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。
Inferflow是一个高效且高度可配置的大型语言模型(LLM)推理引擎，支持多种Transformer模型，用户无需编写源代码，只需通过简单修改配置文件即可进行服务，旨在提供高效的推理性能，适应不同需求。
一种提升LLM性能的全新方法，能够把单一的LLM变身为全能的指挥家，通过高层元提示指令拆分复杂任务并分配给专家模型。
Hugging Face 实现并开源的推理阶段计算扩展研究，通过动态计算策略提升小型语言模型的性能。
