【源码】基于Python的深度学习模型优化库

项目简介

本项目是基于Python的深度学习模型库，专注于大模型工程优化学习。它未依赖huggingface transformers包，而是复制其工作流与主流大模型架构抽象API，去除现有工程优化代码，学习后集成到禹智项目并优化代码结构，可用于构建、训练和部署自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）相关的深度学习模型。

项目的主要特性和功能

1. 多框架支持：支持PyTorch、OneFlow等多种深度学习框架。
2. 模型构建与微调：提供NLP和CV领域丰富的预训练模型，如BERT、GPT、Vision Transformer等，且允许基于这些模型微调。
3. 模型训练：提供数据加载、模型保存和加载、训练循环等工具，提升训练效率。
4. 模型推理：提供推理API，便于将训练好的模型应用到实际任务。
5. 模型优化：支持模型压缩、量化、推理增强等优化技术，提高模型性能和效率。
6. 生成任务支持：提供束搜索、采样等文本生成工具，生成多样创新的文本。
7. 架构与API扩展：增加常用模型架构抽象API和task head，如BERT、GPT、T5等模型架构，分类、序列标注、文本生成等任务头。
8. 性能与扩展性优化：支持分布式训练和推理，集成DeepSpeed、flash_attn等三方包。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python（建议版本3.8或更高）。
2. 安装必要的依赖库，如PyTorch、OneFlow等。
3. 复制或下载项目的源代码。

项目使用

1. 导入所需的模块和函数。
2. 使用项目提供的API构建、训练、优化模型。
3. 使用模型进行推理和生成任务。
4. 根据需要调整项目配置和参数。

注意事项

1. 确保依赖库版本与项目兼容。
2. 仔细阅读文档和示例代码，了解项目使用方式和最佳实践。

更新和扩展

1. 定期检查项目更新，获取最新功能和修复。
2. 可依据项目API和工具扩展功能，如添加新模型或优化算法。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】