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LightGBMLSS

LightGBM概率建模扩展框架 实现全条件分布预测

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架,实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型,包括连续、离散和混合分布,并具备归一化流和混合密度等先进功能,能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵,集成了超参数优化和可解释性分析功能,同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型(LLMs)的应用和工具。该项目支持多种预训练模型,并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外,mlx-llm还覆盖了多种应用场景,包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成(RAG)等。
PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展
3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉
PointLLM是一个创新的多模态大语言模型,可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观,而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集,并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力,研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准,并使用三种评估方法进行测试。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息,涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新,记录各类大模型的发展动态,包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型,以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表,为研究中国AI发展提供全面参考。
OpenLLM - 一键部署开源LLM,支持企业级云部署和OpenAI兼容API
GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型
OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案,支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术,并提供内置的ChatGPT界面,能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令,即可本地运行或部署到云端,轻松管理和使用各种顶尖LLM,如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。
beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包
AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目
BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持,简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉,提升系统可靠性,支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本,为开发者提供简洁高效的API接口。
ppl.llm.serving - 基于ppl.nn的大型语言模型服务框架
CUDAGithubPPL LLM ServinggRPC大型语言模型开源项目推理服务
ppl.llm.serving是基于ppl.nn的大型语言模型服务框架,提供gRPC服务器支持LLaMA等模型推理。该项目支持多GPU、离线推理,并具备模型导出、服务部署和性能测试功能。适用于x86_64和arm64平台,可用于构建和部署大规模语言模型服务。
LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口
FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目
LongLM项目介绍了Self-Extend方法,通过不需要调优的方式扩展大语言模型(LLM)的上下文窗口,利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注,并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend,并提供组选参数的指导原则及实验结果,以帮助用户应用这一技术。
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