Liger-Kernel
Efficient Triton Kernels for LLM Training
About
Liger Kernel es una colección de kernels Triton diseñados específicamente para el entrenamiento de LLM. Puede aumentar efectivamente el rendimiento del entrenamiento en múltiples GPUs en un 20 % y reducir el uso de memoria en un 60 %. Hemos implementado RMSNorm compatible con Hugging Face, RoPE, SwiGLU, CrossEntropy, FusedLinearCrossEntropy y más que vendrá. El kernel funciona directamente con Flash Attention, PyTorch FSDP y Microsoft DeepSpeed. Damos la bienvenida a las contribuciones de la comunidad para reunir los mejores kernels para el entrenamiento de LLM.
Open Source Health
- Stars
- 6,610
- Forks
- 599
- License
- BSD-2-Clause
- Last commit
- 29 days ago
Alternativas a Liger-Kernel
Peftby Hugging Face🤗 PEFT: Ajuste fino eficiente en parámetros de última generación.
Sophia Script For Windowsby Dmitry Nefedovzap: El módulo de PowerShell para ajustar Windows 10 y Windows 11 en GitHub.KTransformersby kvcache.aiUn marco flexible para experimentar optimizaciones de inferencia/ajuste fino de LLM heterogéneos.
LongWriterby THUKEG[ICLR 2025] LongWriter: Desata la generación de más de 10,000 palabras a partir de LLMs de largo contexto.
Regress Lmby Google DeepMindBiblioteca para la predicción numérica de secuencia a secuencia, aplicable a cualquier entrada tokenizable, y permite preentrenamiento y ajuste fino en múltiples tareas.
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