FlashMLA

FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

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FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper et spécialement conçu pour les services de séquences de longueur variable. Il est développé sur la base de CUDA 12.3 et versions supérieures, et supporte PyTorch 2.0 et versions supérieures. Les principaux avantages de FlashMLA résident dans son accès mémoire et ses performances de calcul efficaces, permettant d'atteindre une bande passante mémoire allant jusqu'à 3000 Go/s et des performances de calcul de 580 TFLOPS sur les H800 SXM5. Cette technologie est d'une importance capitale pour les tâches d'apprentissage profond nécessitant des calculs massivement parallèles et une gestion efficace de la mémoire, notamment dans les domaines du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur. L'inspiration de FlashMLA provient des projets FlashAttention 2 et 3 et Cutlass, visant à fournir aux chercheurs et développeurs un outil de calcul performant.

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FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

DeepEP — DeepEP est une bibliothèque de communication efficace pour les modèles Mixture-of-Experts et la communication parallèle d'experts.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

FlashVideo — FlashVideo est un modèle de génération vidéo haute résolution et performant, axé sur la fluidité des détails et la fidélité.

Détection de compatibilité des modèles DeepSeek — Détermine si un appareil peut exécuter des modèles DeepSeek de différentes tailles et fournit une prédiction de compatibilité.

Huginn-0125 — Huginn-0125 est un modèle profond récurrent à variables latentes de 3,5 milliards de paramètres, excellemment adapté au raisonnement et à la génération de code.

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

Tarsier — Tarsier est un grand modèle linguistique vidéo développé par ByteDance pour générer des descriptions vidéo de haute qualité.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Grand modèle linguistique quantifié de 70 milliards de paramètres

DRT-o1 — Modèle de traduction automatique par inférence profonde, optimisé par une longue chaîne de réflexion.

mwp_ReFT — Framework d'ajustement fin des modèles basé sur l'apprentissage par renforcement profond

Florence-VL — Outil d'amélioration des modèles de langage visuel, combinant un encodeur visuel génératif et une technique de fusion profonde et large.

LLaMA-Mesh — Unification d'un modèle linguistique et de la génération de maillages 3D

Démo TTS MaskGCT — Démonstration de texte à parole (TTS) basée sur le modèle MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modèle d'apprentissage de structure unifié pour la compréhension de documents sans OCR

F5-TTS — Modèle de synthèse vocale (TTS) de haute qualité basé sur l'apprentissage profond

falcon-mamba-7b — Modèle linguistique causal performant de 7 milliards de paramètres

Llama 3.2 3b Voice — Outil de synthèse vocale utilisant le modèle Llama.

Qwen2.5-LLM — Modèle linguistique performant et open source, compatible avec de multiples applications.

RWKV — Une architecture de modèle de langage de nouvelle génération, surpassant les Transformer.

FlashAttention — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

llama3-from-scratch — Implémentation du modèle Llama3 à partir de zéro