Meta Lingua

Biblioteca de código de investigación de modelos lingüísticos grandes (LLM) de alta eficiencia

Producto ComúnProgramaciónLLMPyTorch

Meta Lingua es una biblioteca de entrenamiento e inferencia de modelos lingüísticos grandes (LLM) ligera y eficiente, diseñada para la investigación. Emplea componentes de PyTorch fáciles de modificar, permitiendo a los investigadores experimentar con nuevas arquitecturas, funciones de pérdida y conjuntos de datos. La biblioteca está diseñada para lograr un entrenamiento, inferencia y evaluación de extremo a extremo, y proporciona herramientas para comprender mejor la velocidad y la estabilidad del modelo. Aunque Meta Lingua todavía está en desarrollo, ya ofrece varias aplicaciones de ejemplo para demostrar cómo utilizar esta biblioteca de código.

Construir modelos utilizando componentes de PyTorch
fáciles de modificar y experimentar con nuevas arquitecturas
Admite varias estrategias de paralelismo
como paralelismo de datos
paralelismo de modelos y puntos de control de activación
Proporciona soporte para entrenamiento distribuido
permitiendo el entrenamiento de modelos en múltiples GPU
Incluye un cargador de datos (dataloader) para el preentrenamiento de LLM
Integra herramientas de análisis de rendimiento que ayudan a calcular la eficiencia de memoria y computación del modelo
Admite la gestión de puntos de control de modelos

El público objetivo son investigadores
desarrolladores y estudiantes en los campos del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. La flexibilidad y facilidad de uso de Meta Lingua la convierten en una herramienta ideal para explorar nuevas arquitecturas y estrategias de entrenamiento de LLM.

Los investigadores utilizan Meta Lingua para entrenar modelos lingüísticos grandes personalizados para tareas de generación de texto
Los desarrolladores aprovechan la biblioteca para optimizar el rendimiento y el uso de recursos del modelo en entornos multi-GPU
Los estudiantes aprenden a construir y entrenar modelos lingüísticos grandes a través de Meta Lingua

1. Clonar el repositorio de código de Meta Lingua en local
2. Acceder al directorio del repositorio y ejecutar el script de configuración para crear el entorno
3. Activar el entorno creado
4. Iniciar el script de entrenamiento utilizando el archivo de configuración proporcionado o una configuración personalizada
5. Supervisar el proceso de entrenamiento y ajustar los parámetros de configuración según sea necesario

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Meta Lingua Alternativas

Meta Lingua — Biblioteca de código de investigación de modelos lingüísticos grandes (LLM) de alta eficiencia

llama-recipes — Conjunto de bibliotecas y scripts de ejemplo para el ajuste fino del modelo Meta Llama.

l1m — Una API proxy para extraer datos estructurados de texto e imágenes, implementada con LLMs.

Generador Firecrawl LLMs.txt — Herramienta para generar archivos de texto integrados en sitios web para el entrenamiento e inferencia de LLM

Traductor Hugo — Herramienta de traducción de artículos basada en LLM, que traduce automáticamente y crea archivos Markdown multilingües.

Agentes Aviator — Marco de agentes basado en LLM, utilizado para realizar migraciones de código a gran escala en repositorios de código.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

Crawl4LLM — Una herramienta de rastreo web eficiente para el preentrenamiento de LLM, enfocada en obtener datos web de alta calidad de manera eficiente.

hallucination-leaderboard — Una tabla de clasificación para comparar la tasa de alucinaciones de modelos lingüísticos grandes (LLM) al resumir documentos cortos.

VisionAgent — VisionAgent es una biblioteca para generar código que resuelve tareas de visión, compatible con múltiples proveedores de LLM.

OmniParser V2 — OmniParser V2 es una tecnología que transforma cualquier LLM en un agente utilizable por computadora.

Supametas.AI — Plataforma de procesamiento de datos no estructurados que ayuda a las empresas a construir rápidamente conjuntos de datos sectoriales e integrarlos en la base de conocimiento LLM RAG.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

LLaSA_training — LLaSA: Amplía el tiempo de entrenamiento y la carga computacional de tiempo de prueba del sistema de síntesis de voz basado en LLaMA.

stocks-insights-ai-agent — Aplicación full-stack basada en LLM y LangChain para la recuperación de datos y noticias bursátiles.

OpenDeepResearcher — Una herramienta de investigación profunda basada en IA que busca información continuamente hasta satisfacer las necesidades de consulta del usuario.

DocETL — Un sistema de procesamiento de datos impulsado por LLM.

DocWrangler — Un entorno de desarrollo interactivo de código abierto para construir y optimizar pipelines de procesamiento de datos basados en LLM.

conjuntos-de-datos-llm — Conjuntos de datos, herramientas y conceptos de alta calidad para el ajuste fino de modelos de lenguaje a gran escala.

FlashInfer — FlashInfer es una biblioteca de núcleos de GPU de alto rendimiento para servicios de modelos de lenguaje grandes.

llmstxt-generator — Herramienta para generar archivos de texto que integran contenido web para el entrenamiento e inferencia de LLM.

Memoria — Implementación de una capa de memoria escalable para ampliar los parámetros del modelo sin aumentar la carga computacional.

CodebaseToPrompt — Herramienta para convertir archivos locales en indicaciones estructuradas para modelos de lenguaje extenso

Incorporación de Documentos — Aprovecha la tecnología de IA compuesta para procesar documentos en línea y superar las diferencias de modalidad.

IdentityRAG — Herramienta LLM para la búsqueda, unificación y recuperación de datos de clientes

LangWatch — Monitoriza, evalúa y optimiza tus aplicaciones de LLM

PromptWizard — Marco de optimización de indicaciones basado en la percepción de tareas