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LibMTL

基于PyTorch的多任务学习开源库,支持多种架构和优化策略

LibMTL是一个基于PyTorch的开源库,专为多任务学习(MTL)设计。它提供了一致的代码库和评估流程,支持多种架构和优化策略,涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计,允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法,方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
tutel - Tutel:现代动态训练和推理的优化混合专家实现
CUDAGithubMoEPytorchROCmTutel开源项目
Tutel MoE是一种优化的专家混合实现,支持Pytorch、CUDA、ROCm和CPU等多种框架和硬件。它加速了动态训练和推理,并提供了多项功能更新,例如tensorcore选项、自定义专家扩展和NCCL超时设置。Tutel支持灵活配置和转换工具,适用于多节点和多GPU分布式模式。用户可以轻松集成和测试Tutel,并通过详尽的示例和文档获得技术支持。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库,提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录,帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手,社区支持持续改进库功能。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库
GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目
TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库,专注于简化小规模多模态模型的开发和定制,使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory,可减少编码错误,快速定制多模态模型,提高性能,为研究和应用提供强大工具。
torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目
TorchScale是一个PyTorch开源库,旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构,提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构,支持多种应用,如语言、视觉和多模态任务,用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。
Multimodal-Toolkit - 通用多模态数据与文本特征融合工具包
GithubHuggingFace TransformersMultimodal TransformersPython分类任务回归任务开源项目
一个用于分类和回归任务的工具包,结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据,生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法,提供详尽的示例和数据集,包括BERT、ALBERT等模型,以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。
ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型
GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态
ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层,结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型,通过自监督学习在测试阶段持续更新,因此被称为测试时训练(TTT)层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体,分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态,为长序列建模提供了高效替代方案。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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