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delft

基于Keras和TensorFlow的深度学习文本处理框架

DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架,专为序列标注(如命名实体识别、信息提取)和文本分类(如评论分类)优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型,支持处理富文本格式和多种现代NLP架构,旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准,并支持多GPU训练和推理。

gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
FlexNeuART - 经典和神经网络信息检索的灵活框架
FlexNeuARTGithub信息检索实验框架开源项目排序模型神经网络模型
FlexNeuART是一个轻量级模块化的信息检索框架,适用于研究、教育和评估。该框架支持多种检索方式,包括密集、稀疏和混合检索,并提供多字段多级正向索引功能。FlexNeuART集成了先进的神经网络和传统模型,支持多GPU训练和推理,以及集成学习。通过Python API,用户可以方便地使用检索器和排序器。在MS MARCO文档排序任务中,FlexNeuART展现了优秀的性能,为信息检索领域的研究和应用提供了灵活而强大的工具。
FLASK - 细粒度语言模型评估框架
FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估
FLASK是一个开源的语言模型评估框架,采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议,包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力,可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示,为语言模型评估提供全面解决方案。
Florence-2-base-ft - 多任务视觉AI模型实现图像理解与分析
Florence-2GithubHuggingface图像处理多任务学习开源项目模型自然语言处理视觉模型
Florence-2-base-ft是一款多任务视觉AI模型,可处理多种视觉和视觉-语言任务。该模型通过解释简单的文本提示,执行图像描述、物体检测和分割等操作。在图像描述、视觉问答和引用表达理解等基准测试中,Florence-2-base-ft展现出优秀性能。这个拥有2.3亿参数的模型为各类视觉任务提供了统一的表示方法,展现了人工智能在视觉理解领域的最新进展。
label-studio-ml-backend - Label Studio ML Backend 增强数据标注自动化的开源工具
DockerGithubLabel Studio开源项目机器学习后端模型训练预测
Label Studio ML Backend是一个开源SDK,用于将机器学习代码转换为Web服务器。它可与Label Studio实例集成,实现数据标注自动化。支持文本分类、命名实体识别和对象检测等多种模型。具备预标注、交互式标注和模型训练功能。开发者能够自定义ML后端,实现特定的推理逻辑。这个SDK简化了机器学习模型与Label Studio的整合过程,有效提升了数据标注效率。
deberta-v3-small - 微软开发的高效轻量级预训练语言模型 实现出色NLP性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微调模型注意力机制自然语言处理预训练语言模型
DeBERTa-v3-small是微软开发的轻量级预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型仅有44M参数,在SQuAD 2.0和MNLI等NLU任务上表现优异,接近或超越部分更大模型。DeBERTa-v3-small为追求效率与性能兼顾的NLP应用提供了新选择。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
leapfrogai - 自托管AI平台,适用于隔离网络和资源受限环境
AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管
LeapfrogAI是一个自托管AI平台,设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能,使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时,定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式,广泛适用于各种应用场景。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
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