🌟 Nyuntam: Многофункциональный Toolkit для LLM и VLM.

Nyuntam - это набор инструментов для оптимизации, адаптации и ускорения моделей разной модальности в различных сферах применения. Nyuntam умеет обрезать (pruning), квантовать, дистиллировать, выполнять тонкую настройку под конкретные задачи с использованием методов (Q)LoRA, (Q)SSF и др.

Набор состоит из нескольких подмодулей, каждый из которых нацелен на решение конкретных задач:

🟢Text Generation: сжатие текстовых LLM;
🟢Vision: сжатие и оптимизация VLM;
🟢Adapt: модуль для тонкой настройки и трансферного обучения LLM и VLM с использованием PEFT и параллелизма GPU.

Каждый подмодуль в Nyuntam требует YAML-файл, который определяет все необходимые гиперпараметры и конфигурации для запуска задачи.
Примеры и шаблоны этих YAML-файлов можно найти в каждом подмодуле репозитория. Для более подробных сведений о параметрах и вариантах использования обратитесь к подробной документации проекта.

Практические примеры задач с детальными туториалами:

🟢Максимизация математической производительности для экстремального сжатия: 2-bit Llama3-8b;

🟢4-bit квантование Llama3.1-8b с акселерацией для задач текстовой генерации;

🟢2-х кратное уменьшение размера Llama3.1 70B методом Fluctuation-based Adaptive Structured Pruning;

🟢Ускорение TensorRT LLM до 2,5 раз: эффективное 4-8-4 квантование Llama3.1-8b;

🟢Ускорение 4-битной квантованной модели Llama;

🟠Обрезка YOLOX с помощью MMRazor;

🟠8-bit CPU квантование ResNet50 с помощью NNCF на датасете CIFAR-10;

🟠Сегментация с помощью SegNeXt набора данных городских пейзажей с помощью SSF;

🟢Файнтюн RTMDet на наборе данных face-det с помощью LoRA и DDP;

🟢Файнтюн T5 large с помощью QLoRA на наборе данных XSUM;

🟢Файнтюн Llama3-8b с помощью QDoRA и FSDP.

▶️Установка и запуск:

# Clone the Repository
git clone --recursive https://github.com/nyunAI/nyuntam.git
cd nyuntam

# Create & activate venv
python3 -m venv {ENVIRONMENT_NAME}
source {ENVIRONMENT_NAME}/bin/activate

# Install packages
# for text_generation
pip install -r text_generation/requirements.txt 
# for vision
pip install -r vision/requirements.txt 
# for nyuntam_adapt
pip install -r nyuntam_adapt/requirements.txt 

# run an experiment
python main.py --yaml_path {path/to/recipe.yaml}

🟡Документация
🖥Github [ Stars: 32 | Issues: 1 | Forks: 1]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #NynAI #MLTool #LLM #VLM