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transformers-php

先进的PHP机器学习库

TransformersPHP是一个PHP机器学习库,提供与Python版Transformers相同的功能。基于Hugging Face的Transformers构建,支持众多预训练模型,适用于文本生成、摘要、翻译等任务。该库采用ONNX Runtime执行模型,性能优异。通过简洁的API,PHP开发者可以方便地在项目中集成先进的机器学习技术。

test-demo-t5-qa - 探索Transformer模型的用途及风险
GithubHuggingfacetransformers使用案例开源项目技术规格模型模型卡环境影响
页面详情介绍了一种开发于🤗 transformers库的模型,概述其应用、预期用户和影响。同时,分析模型相关的偏见、风险和局限性,强调了解其技术和社会技术限制的重要性。提供初始使用的信息及优化建议。
intel-extension-for-transformers - 提升GenAI与LLM模型性能的先进工具包
GenAIGithubIntel Extension for TransformersLLMTransformer模型开源项目量化推理
Intel® Extension for Transformers是专为提升基于Transformer架构的GenAI/LLM模型而设计的先进工具包。本工具包支持多种平台,如Intel Gaudi2、CPU和GPU,并整合了Hugging Face transformers APIs与Intel® Neural Compressor,提供顺畅的模型压缩过程和多样化的优化选择。此外,工具包含可定制的NeuralChat聊天机器人框架,为用户带来高效的AI交互体验。
TransmogrifAI - 自动化机器学习工作流
Apache SparkAutoMLGithubSalesforceScalaTransmogrifAI开源项目
TransmogrifAI是一个基于Apache Spark的自动化机器学习库,使用Scala编写,旨在提高开发效率。它提供类型安全、模块化和可重用的API,使用户能快速构建生产级机器学习应用,无需深厚的机器学习知识。该库显著减少模型调优时间,同时实现高精度。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型,通过详细的步骤和代码讲解,辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程,帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
language-detection - 准确文本语言检测,支持110种语言,适用于PHP项目
GithubN-gramsPHPlanguage-detection多语言支持开源项目文本语言检测
language-detection是一个PHP库,可检测文本的语言。通过解析训练文本生成N-grams数据库,用于语言检测。支持110种语言,提供API接口、白名单和黑名单功能、结果限制、最佳结果获取等功能。用户可自定义语言文件进行训练,提高检测精度。适合需要多语言支持的PHP项目。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
mint - 从零构建Transformer模型的详细教程和实现
BERTGithubHuggingFaceMinTPyTorchTransformer开源项目
该项目提供了一系列循序渐进的教程,指导从零开始构建常见的Transformer模型,如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现,还包括预训练和微调示例,并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记,适用于不同规模数据集的训练需求,还涵盖了多工作节点的分布式训练示例,非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术,集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术,如Fastformer和Long-Short Transformer,力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API,支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强,支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练,旨在提高预训练效率。
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