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CoCa-pytorch

CoCa模型的PyTorch开源实现

CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer,优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构,包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。

docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像
CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习
docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像,整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速,便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用,也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。
naturalspeech2-pytorch - NaturalSpeech 2在PyTorch中的开源实现
GithubPytorch开源项目深度学习自然语音语音合成零样本学习
NaturalSpeech 2是一个基于PyTorch的开源项目,实现了零样本语音和歌唱合成。该项目采用神经音频编解码器和潜在扩散模型,结合非自回归生成和去噪扩散技术,实现高质量的文本到语音转换。项目还优化了注意力机制和Transformer组件,为研究人员和开发者提供了探索先进TTS技术的平台。
LaMDA-rlhf-pytorch - Google对话AI模型的开源预训练实现
GithubLaMDAtransformer架构开源实现开源项目自然语言处理预训练模型
LaMDA-rlhf-pytorch是Google LaMDA对话AI模型的开源PyTorch实现,聚焦2B参数预训练架构。项目整合了T5相对位置编码、门控GELU激活函数和GPT式解码器结构,并提供预训练脚本、Hugging Face数据集集成和Weights & Biases日志记录功能。后续将加入SentencePiece分词器、详细文档、微调脚本和推理能力。此项目为AI研究者和开发者提供了研究大规模对话模型的平台。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制,展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具,支持多输入序列分析,提升了模型理解,并在多个应用场景中展现其实用性。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库,提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块(如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等)、GPU友好的测试时增强(TTA)、大图像推理及常用方法,支持多种损失函数,并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架
GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架
RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理,充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰,便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理,提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板,以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型(x060版本)。
PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例
GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习
PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器(VAE),专注于结果的可重复性,包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练,确保一致的对比结果。代码简洁易用,支持PyTorch和PyTorch Lightning,适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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