Самый простой способ запустить открытую модель на своём компьютере: одна команда скачивает и запускает её, плюс локальный REST API и библиотеки для Python и JavaScript.
Все репозитории
Открытые модели и инференсEleutherAI
gpt-neox
Библиотека EleutherAI для обучения больших языковых моделей с нуля на многих GPU: параллелизм ZeRO и 3D, запуск через Slurm и MPI. Автор сам советует брать её только для моделей в миллиарды параметров.
Кому подойдёт
Исследователям, которые предобучают крупные модели на кластерах.
Как начать
- Склони репозиторий и поставь зависимости:
pip install -r requirements/requirements.txt. - Подготовь конфигурацию модели из папки
configs. - Запусти обучение:
python3 deepy.py train.py /path/to/configs/my_model.yml.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+1310 сент. — 5 окт.
Описание автора
An implementation of model parallel autoregressive transformers on GPUs, based on the Megatron and DeepSpeed libraries
Ещё в категории «Открытые модели и инференс»
Главная библиотека для работы с моделями: единый код для текста, зрения, звука и мультимодальных задач, и для запуска, и для обучения. Через неё выходит большинство новых открытых моделей.
Свой чат-интерфейс в стиле ChatGPT, который подключается к Ollama и любым API, совместимым с OpenAI. Ставится одной командой Docker и работает на твоём сервере.
Движок на C/C++, который запускает языковые модели на обычном железе: ноутбуках, телефонах, серверах без видеокарты. На нём держится большая часть локального AI, включая Ollama.
Репозиторий большой открытой модели DeepSeek-V3 со смесью экспертов: описание, результаты тестов и инструкции запуска. Показал, что открытая модель может идти вровень с закрытыми.
Основа большинства современных нейросетей: тензоры с ускорением на GPU и автоматическое дифференцирование, с обычным питоновским кодом внутри. На нём написаны Transformers, Llama и почти все открытые модели.