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开发者#xff1a;Hugging Face主要功能#xff1a;Transformers 库提供了对多种预训练语言模型的支持#xff0c;包括 BERT、GPT、T5 等。用户可以轻松加载模型进行微调或推理。特性#xff1a; 多任务支持#xff1a;支持文本生成、文本分类、问答…1. Transformers 引擎
开发者Hugging Face主要功能Transformers 库提供了对多种预训练语言模型的支持包括 BERT、GPT、T5 等。用户可以轻松加载模型进行微调或推理。特性 多任务支持支持文本生成、文本分类、问答、翻译等多种自然语言处理任务。简单易用API 设计友好用户可以用几行代码完成模型的加载、推理和训练。社区支持拥有丰富的文档和活跃的社区提供大量的示例和教程。
2. vLLM 引擎
目标高效推理大型语言模型。特性 混合精度支持使用混合精度技术减少内存占用提升计算速度。张量并行通过张量并行方法来优化模型的运行使其能在多 GPU 环境中高效运作。灵活性适用于多种语言模型可以与现有的 Transformers 库兼容使用。
3. Llama.cpp 引擎
背景Llama.cpp 是 LLaMA 模型的 C 实现目标是提供高效的推理能力。特性 高性能通过优化算法和内存管理提供更快的推理速度。本地部署适合需要在本地机器上快速执行模型推理的场景。轻量级相比其他实现代码更加简洁降低了系统资源的需求。
4. SGLang 引擎
目标提供一个图形化编程环境以简化机器学习模型的构建。特性 图形化界面允许用户通过拖拽组件来构建程序适合不熟悉代码的用户。模块化设计支持将复杂任务拆分成可重复使用的模块增强代码的可维护性。教育用途非常适合教育领域帮助学生理解编程和机器学习的基本概念。
5. MLX 引擎
目标为机器学习提供扩展性和灵活性。特性 多模型支持支持多种类型的机器学习模型如深度学习、决策树等。高效训练通过优化算法提升训练速度适合实时和大规模数据处理。集成工具提供一系列工具方便开发者进行数据处理、模型评估和结果可视化。
