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open-metric-learning

开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练

open-metric-learning度量学习嵌入向量PyTorch检索系统Github开源项目

open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。

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介绍相关项目
mmdetection - MMDetection：基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱，采用模块化设计，支持多种检测任务，具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美，且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验，MMDetection提供先进的检测结果，并与MMEngine和MMCV无缝整合，进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
open-muse - 开源项目MUSE模型重现，用于高效文本到图像生成
GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目
open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型，通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练，提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验，以及训练改进的VQGAN模型，所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN，方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。
Open DeepLearning - AI学习资源库，探索人工智能无限可能
AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习
Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库，致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源，涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台，Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料，助力用户深入探索AI技术，获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun，平台让AI学习变得更加便捷和高效，引领用户探索人工智能的无限可能。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展
AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架
lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。
openllmetry-js - 基于OpenTelemetry的LLM应用观测框架
GithubJavaScriptLLM应用OpenLLMetryOpenTelemetry开源项目观察性
OpenLLMetry-JS是一个开源项目，基于OpenTelemetry构建，为LLM应用提供全面观测能力。它支持多种LLM服务和向量数据库的标准instrumentation，并提供简易SDK快速集成。该框架可与Datadog、Honeycomb等主流可观测性平台无缝对接，使开发者能够全面监控和分析LLM应用性能。项目由Traceloop维护，遵循Apache 2.0许可。
open_llama_3b - 开源复现LLaMA架构的大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个开源项目，旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可，提供了7B和3B模型（1万亿标记训练）以及13B模型预览版（6000亿标记训练）。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重，并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练，整体性能与LLaMA和GPT-J相当，部分任务表现更佳。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
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