Awesome GitHub RepositoriesPruning Ratio Optimization

Torch-Pruning is a deep learning model pruning tool and neural network optimization toolkit designed for PyTorch. The library analyzes neural network graphs to remove redundant parameters and channels, reducing model size and computational costs. The framework traces computational graphs dynamically using sample inputs to map relational dependencies and identify coupled layers that require simultaneous pruning. It evaluates and ranks layer parameters across the entire network using global importance ranking and applies structural constraints to optimize overall outcomes. Additional capabili

Dieses Projekt ist ein Framework zur Ausrichtung großer Sprachmodelle an menschlichen Präferenzen. Es bietet eine Bibliothek zur Optimierung des Modellverhaltens durch die direkte Abbildung von Präferenzdaten auf ein Policy-Ziel, wodurch die Notwendigkeit eines separaten Belohnungsmodells entfällt. Das Framework nutzt ein mathematisches Closed-Form-Ziel, um Modellgewichte durch Maximierung der Wahrscheinlichkeit bevorzugter Antworten gegenüber nicht bevorzugten anzupassen. Es enthält ein Toolkit für überwachtes Fine-Tuning, das es Benutzern ermöglicht, eine stabile Basis auf Demonstrationsdaten zu etablieren, bevor präferenzbasierte Optimierungstechniken angewendet werden. Die Bibliothek unterstützt verteiltes Training, was die Skalierung der Modellausrichtung über mehrere Hardware-Beschleuniger hinweg durch Data-Sharding- und Parallelisierungsstrategien ermöglicht. Sie bietet zudem Dienstprogramme zur Vorbereitung benutzerdefinierter Präferenzdatensätze, die Prompts und Antwortpaare abbilden, um menschliches Feedback für die Trainingspipeline zu strukturieren.

PocketFlow is an integrated toolkit for deep learning model compression, distributed training, and mobile format optimization. It provides a system for reducing the size and complexity of neural networks to improve inference efficiency, featuring a dedicated engine for knowledge distillation and a mobile model optimizer. The framework differentiates itself through an automated hyperparameter tuning system that uses reinforcement learning and statistical models to determine optimal compression ratios and layer-wise bit allocation. It also includes a distributed training system that utilizes mu