Meta Lingua

Bibliothèque de code de recherche de grands modèles linguistiques (LLM) performante et efficace

Produit OrdinaireProgrammationLLMPyTorch

Meta Lingua est une bibliothèque légère et efficace pour l'entraînement et l'inférence de grands modèles linguistiques (LLM), conçue pour la recherche. Elle utilise des composants PyTorch facilement modifiables, permettant aux chercheurs d'expérimenter de nouvelles architectures, fonctions de perte et ensembles de données. La bibliothèque vise à permettre un entraînement, une inférence et une évaluation de bout en bout, et fournit des outils pour mieux comprendre la vitesse et la stabilité du modèle. Bien que Meta Lingua soit encore en développement, plusieurs exemples d'applications sont déjà fournis pour illustrer l'utilisation de cette bibliothèque.

Construction de modèles à l'aide de composants PyTorch
faciles à modifier et à expérimenter avec de nouvelles architectures
Prise en charge de plusieurs stratégies de parallélisation
telles que le parallélisme des données
le parallélisme des modèles et les points de contrôle d'activation
Prise en charge de l'entraînement distribué
permettant l'entraînement de modèles sur plusieurs GPU
Inclusion d'un chargeur de données (dataloader) pour le pré-entraînement des LLM
Intégration d'outils d'analyse des performances
aidant à calculer l'efficacité mémoire et de calcul du modèle

Le public cible est constitué de chercheurs
de développeurs et d'étudiants dans les domaines du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique. La flexibilité et la facilité d'utilisation de Meta Lingua en font un outil idéal pour explorer de nouvelles architectures et stratégies d'entraînement des LLM.

Des chercheurs utilisent Meta Lingua pour entraîner des grands modèles linguistiques personnalisés pour des tâches de génération de texte
Des développeurs utilisent cette bibliothèque pour optimiser les performances et l'utilisation des ressources des modèles dans un environnement multi-GPU
Des étudiants utilisent Meta Lingua pour apprendre à construire et à entraîner des grands modèles linguistiques

1. Cloner la bibliothèque de code Meta Lingua localement
2. Accéder au répertoire de la bibliothèque et exécuter le script de configuration pour créer l'environnement
3. Activer l'environnement créé
4. Lancer le script d'entraînement à l'aide du fichier de configuration fourni ou d'une configuration personnalisée
5. Surveiller le processus d'entraînement et ajuster les paramètres de configuration si nécessaire

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Meta Lingua — Bibliothèque de code de recherche de grands modèles linguistiques (LLM) performante et efficace

llama-recipes — Ensemble de bibliothèques et de scripts d'exemples pour affiner le modèle Meta Llama.

l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

Générateur Firecrawl LLMs.txt — Outil de génération de fichiers texte intégrés à partir de sites Web pour l'entraînement et l'inférence des LLM

Hugo Translator — Outil de traduction d'articles basé sur les LLM, traduisant et créant automatiquement des fichiers Markdown multilingues.

Aviator Agents — Framework d'agents basé sur LLM, utilisé pour effectuer des migrations de code à grande échelle dans les dépôts de code.

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

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

Crawl4LLM — Outil de crawling Web performant pour le pré-entraînement des LLM, axé sur l'extraction efficace de données Web de haute qualité.

hallucination-leaderboard — Un classement comparant les performances de grands modèles de langage (LLM) en matière d'hallucinations lors de la synthèse de courts documents.

VisionAgent — VisionAgent est une bibliothèque permettant de générer du code pour résoudre des tâches de vision par ordinateur, et compatible avec plusieurs fournisseurs de LLM.

OmniParser V2 — OmniParser V2 est une technologie permettant de transformer n'importe quel LLM en agent utilisable par ordinateur.

Supametas.AI — Plateforme de traitement de données non structurées, aidant les entreprises à construire rapidement des ensembles de données sectorielles et à les intégrer à une base de connaissances LLM RAG.

InspireMusic — Boîte à outils de génération de musique, de chansons et d'audio basée sur PyTorch, prenant en charge la génération audio haute fidélité.

LLaSA_training — LLaSA : optimisation du temps de calcul pour l'entraînement et les tests de la synthèse vocale basée sur LLaMA

stocks-insights-ai-agent — Application full-stack basée sur LLM et LangChain, conçue pour la recherche de données et d'actualités boursières.

OpenDeepResearcher — Outil de recherche approfondie basé sur l'IA, capable de rechercher des informations de manière continue jusqu'à ce que les besoins de l'utilisateur soient satisfaits.

DocETL — Un système de traitement de données piloté par un grand modèle linguistique (LLM).

DocWrangler — Un environnement de développement interactif open source pour construire et optimiser des pipelines de traitement de données basés sur les LLM.

llm-datasets — Ensemble de données, d'outils et de concepts de haute qualité pour l'ajustement fin des grands modèles de langage.

FlashInfer — FlashInfer est une bibliothèque de noyaux GPU hautes performances pour les services de grands modèles linguistiques.

llmstxt-generator — Outil permettant de générer des fichiers texte intégrant le contenu de sites web pour l'entraînement et l'inférence de modèles LLM.

Mémoire — Implémentation d'une couche mémoire extensible permettant d'augmenter les paramètres du modèle sans augmenter la charge de calcul.

CodebaseToPrompt — Outil permettant de convertir des fichiers locaux en invites structurées pour les grands modèles de langage.

Intégration de Documents — Exploite la puissance de l'IA composite pour traiter les documents en les intégrant directement, surpassant les différences de modalités.

IdentityRAG — Outil LLM pour la recherche, l'unification et la récupération des données clients

LangWatch — Surveillez, évaluez et optimisez vos applications LLM.

PromptWizard — Framework d'optimisation de prompts adaptatif aux tâches