自动分布式训练

一个将Transformers与YOLO及其他单阶段检测器(SSD)结合的深度学习框架，提供高性能推理和便捷的CLI接口。支持D-FINE等先进模型，具备视频流推理、自动分布式训练等特性。适用于需要transformer增强的目标检测任务，提供Python API和Docker部署支持。

一种新的优化器，结合了Prodigy和ScheduleFree的优点，旨在减少机器学习训练中的超参数设置，提高模型训练的效率和稳定性。通过简化参数调整过程，帮助用户更专注于模型开发和优化。

Salient Extract是一个基于yoloV8深度学习模型的显著目标提取工具，能够高效提取图像中的显著特征，支持多种输入图像格式，并能与其他计算机视觉任务结合使用。

Efficient Large LM Trainer 是一款专为大规模语言模型设计的高效训练工具，旨在通过优化的算法和资源管理，提升训练速度并减少内存占用，支持多种硬件设备，便于用户集成和使用。

LOMO是复旦大学提出的新论文，旨在使用单台8片24G的RTX 3090对Llama 65B模型进行全参数微调。该项目通过优化训练效率和性能，为用户提供了兼容多种深度学习框架的解决方案，并附带详细的实验结果和分析，帮助用户更好地理解模型的表现。

MLX 是 Apple 芯片上用于机器学习的阵列框架，由 Apple 机器学习研究团队提供。它提供了熟悉的 API 和强大的功能，支持多种计算模式和设备，旨在简化机器学习模型的构建与训练。