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opus-mt-fr-es

法语到西班牙语的开源机器翻译模型

opus-mt-fr-es项目是一个用于法语到西班牙语翻译的开源模型,采用transformer-align架构和SentencePiece预处理。项目提供相关数据集和权重下载,并在多项基准测试中展示了良好的翻译性能。

x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
OFA - 多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型
GithubOFA图像字幕多模态开源项目文本生成预训练模型
OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型,整合了跨模态、视觉和语言任务,支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例,以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。
bergamot-translator - 高性能开源机器翻译库支持原生和WebAssembly
APIBergamot TranslatorEmscriptenGithubWASM开源项目机器翻译
bergamot-translator是基于Marian NMT框架的机器翻译API,旨在提升浏览器端翻译性能。项目支持原生和WebAssembly编译,提供详细的构建指南。开发者可通过其API实现高效的机器翻译功能,适用于多种应用场景。原生版本可集成到各类项目中,WebAssembly版本则适用于浏览器环境,为开发者提供了灵活的机器翻译实现选择。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
Hugging Face - 源代码开源平台
AI工具AI开发Hugging Face企业解决方案合作平台开源机器学习模型训练热门
Hugging Face是开放源码机器学习平台,支持模型、数据集与应用的无限制托管,包含丰富的模态支持,已服务于超过5万家机构。
argos-translate - 开源Python翻译库,支持多语言离线翻译
Argos TranslateGithubLibreTranslateOpenNMTPython开源项目翻译库
Argos Translate是一个用Python编写的开源离线翻译库,使用OpenNMT进行翻译。可以作为Python库、命令行或GUI应用使用,并支持安装多个语言模型包,实现多语言直接和间接翻译。提供详细的安装指引和使用示例,并支持与LibreTranslate的API和Web应用集成。适用于macOS、支持GPU加速,且能处理HTML和文件翻译,应用广泛。
espnet_onnx - 轻量级语音识别和合成库 基于ONNX格式优化
GithubONNXespnet_onnx开源项目模型导出语音合成语音识别
espnet_onnx是一个将ESPnet模型导出为ONNX格式的实用库,支持语音识别和语音合成任务。该库提供简洁的API接口,便于模型导出和推理。通过ONNX Runtime实现高效的CPU和GPU计算,并支持流式语音识别。用户可从预训练或自定义模型中轻松导出,并进行优化和量化以提升性能。无需PyTorch依赖,适合轻量级部署。
fairseq2 - 先进序列建模工具包 支持多任务自定义模型训练
Githubfairseq2序列建模开源项目机器学习自然语言处理
fairseq2是由Facebook AI Research开发的序列建模工具包,作为fairseq的后续版本,为研究人员和开发者提供了强大的自定义模型训练功能。它支持包括LLaMA系列、Mistral 7B和NLLB-200在内的多种先进模型,可用于翻译、摘要和语言建模等任务。fairseq2提供Linux和macOS的预构建包,兼容多种PyTorch和CUDA版本,为序列建模研究和应用提供了灵活的解决方案。
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