Awesome GitHub RepositoriesModel Parameter Extraction

MMdnn este un convertor și migrator de modele de deep learning conceput pentru a traduce arhitecturi și ponderi de rețele neuronale între diferite framework-uri, precum TensorFlow, PyTorch și Keras. Acesta utilizează o reprezentare intermediară standardizată pentru a decupla structurile rețelei și ponderile de implementările specifice ale framework-urilor, permițând transformarea modelelor pre-antrenate între medii diferite. Proiectul se distinge prin generarea de cod Python nativ de reconstrucție din reprezentările sale intermediare, permițând modelelor să fie reconstruite și ajustate (fine-tuned) în mediile țintă. Include, de asemenea, instrumente specializate pentru implementarea modelelor pe dispozitive mobile, transformând modelele de deep learning în formate compatibile precum CoreML și TensorFlow Lite. Sistemul oferă o suită mai largă de capabilități, inclusiv vizualizarea arhitecturii rețelelor neuronale pentru inspectarea structurilor grafice și a metadatelor, precum și execuția de inferență pentru a valida faptul că modelele convertite își păstrează comportamentul și acuratețea originală. Utilitare suplimentare gestionează preluarea ponderilor pre-antrenate din repository-uri externe și asamblarea checkpoint-urilor de modele gata de implementare.

TransformerLens is a library for mechanistic interpretability research designed to reverse engineer the learned algorithms within large language models. It provides a standardized framework for wrapping diverse transformer architectures, allowing researchers to extract, manipulate, and analyze internal activations and weights through a consistent interface. The project distinguishes itself through a comprehensive system of activation hooks that can capture, patch, and ablate internal tensors during the forward pass. It includes specialized utilities for decomposing fused projections, material