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lingvo

Tensorflow中高效的序列模型神经网络构建框架

Lingvo由Google维护的高质量框架,专用于在Tensorflow中构建神经网络,特别适用于序列模型的开发。此框架支持多种模型类型,包括自动语音识别、图片处理、语言建模和机器翻译等。Lingvo允许通过pip安装或源代码编译来灵活部署。借助详尽的文档和综合的模型库,用户可以轻松地构建、训练并评估自定义模型。此外,Lingvo还与最新版本的Tensorflow和Python兼容,确保与当前技术生态的同步。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践
GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络
LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识,然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究,及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践,提供互动辅助工具和丰富笔记本,有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
levanter - 专注可读性与可扩展性的大语言模型训练框架
GithubJAXLevanter分布式训练大语言模型开源项目机器学习框架
Levanter是一个用于训练大型语言模型和基础模型的框架。该框架使用Haliax命名张量库编写易读的深度学习代码,同时保持高性能。Levanter支持大型模型训练,兼容GPU和TPU等硬件。框架具有比特级确定性,保证配置一致性。其功能包括分布式训练、Hugging Face生态系统兼容、在线数据预处理缓存、Sophia优化器支持和多种日志后端。
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。
base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理
LTP是一款中文自然语言处理工具,支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问,并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型,以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性,为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。
tacotron - 开源文字到语音合成系统,采用TensorFlow实现
GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成
Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统,能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis',虽然当前性能未及Google的演示,但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集,并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南,便于用户快速开始使用及测试。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
lingly.ai - AI个性化语言学习平台促进职业进步
AI对话AI工具lingly在线教育职业发展语言学习
lingly.ai平台为职场人士和海外生活者提供个性化语言学习服务。支持100多个行业,全球用户超过3000名,已完成98,000次对话练习。平台利用AI技术实现全天候练习和反馈,用户可根据个人目标定制学习内容。lingly.ai旨在帮助用户突破语言学习瓶颈,提升语言技能,从而促进职业发展。
transliterate - 高精度自然语言音译转换模型达99.12%准确率
AdamGithubHuggingfacetransliterate开源项目性能评估机器学习模型模型训练
基于深度学习架构的音译模型,通过优化训练实现99.12%的高准确率。模型能够稳定完成文本音译转换任务,在多项评估指标上均表现出色,为文本音译应用提供可靠支持。
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