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falcon

轻量级自动机器学习库 支持一行代码训练模型

AutoMLFalcon机器学习ONNXPython库Github开源项目

Falcon是一个轻量级Python库，通过单行代码即可训练生产级机器学习模型。该库提供简单易用的接口，支持多种预设配置，并可扩展集成其他框架。Falcon深度支持ONNX，实现复杂pipelines导出为单一ONNX图，便于跨平台部署。目前主要支持表格分类和回归任务，适合快速构建和集成机器学习项目。

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介绍相关项目
falcon - 高性能REST API和微服务框架
FalconGithubPythonREST APIWeb框架开源项目性能优化
Falcon是一款专注于构建关键REST API和微服务的ASGI/WSGI框架。该框架以可靠性、正确性和大规模性能为核心，提供简洁设计和原生HTTP支持。Falcon具有ASGI、WSGI和WebSocket兼容性，支持原生asyncio，无需依赖全局变量进行路由和状态管理。框架适用于CPython 3.8+和PyPy 3.8+环境，提供高度优化的可扩展代码库，简化API建模和请求处理流程。
really-tiny-falcon-testing - 轻量级语言模型：文件大小不足10MB
GithubHuggingfaceMBlicensemittiny开源项目文件大小模型
really-tiny-falcon-testing是一个超轻量级语言模型项目，模型大小不超过10MB。该项目为资源受限环境和快速加载场景提供了高度便携、易于部署的小型模型选择。项目展示了如何在保持基本功能的同时显著减小模型体积，为自然语言处理任务提供了一种高效解决方案。
Falcon AI - AI敏捷开发管理工具
AI工具Falcon AI
Falcon AI是一款人工智能驱动的Scrum Master工具，专门面向敏捷开发团队。该工具通过AI技术管理项目进度，优化工作流程，提升团队协作效率。Falcon AI为项目管理提供数据驱动的建议，辅助团队有效实施Scrum方法论，从而促进软件开发过程的效率。作为敏捷团队的辅助工具，Falcon AI致力于推动项目的成功交付。
FLAML - 高效的Python库，用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库，旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能，它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优，能处理大规模搜索空间和复杂约束，广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本，并提供详细文档和多种扩展选项，满足用户的不同需求。
tiny-testing-falcon-alibi - 轻量级高效测试工具与机器学习模型集
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tiny-testing-falcon-alibi是一个体积不足10MB的轻量级工具集，主要提供测试功能和机器学习模型。该项目适合在资源受限环境中使用，支持快速部署和测试。其小巧设计满足了对高性能和低占用空间的需求。
falcon-40b - 性能领先的开源大规模语言模型
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Falcon-40B是TII开发的400亿参数因果解码器模型,在1万亿个token的RefinedWeb数据集上训练。作为目前性能最佳的开源模型,它超越了LLaMA和StableLM等竞品。该模型采用优化的推理架构,集成FlashAttention和multiquery技术。Falcon-40B以Apache 2.0许可证发布,支持商业应用。主要支持英语、德语、西班牙语和法语,可用于多种自然语言处理任务。
falcon-7b - 基于海量高质量数据训练的70亿参数开源语言模型
Falcon-7BGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-7B是TII开发的70亿参数因果解码器模型，基于1.5万亿个精选高质量token训练。模型采用FlashAttention和multiquery等优化架构，提升推理效率。以Apache 2.0许可证发布，允许商业使用。性能超越同类开源模型，适用多种自然语言处理任务，可进一步微调满足特定需求。
autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测
AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化
AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。
falcon-11B - 11种语言支持的大规模语言模型，基于5000亿数据训练打造
Falcon2-11BGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Falcon2-11B是一个110亿参数的因果解码器模型，由TII开发并在5000亿个RefinedWeb tokens上训练。该模型支持11种语言，采用Flash-Attention 2技术，具有8192tokens的上下文长度。模型在多个基准测试中表现优异，适用于语言模型研究、文本生成、摘要和对话等任务的微调。
falcon-7b-instruct-sharded - Falcon-7B-Instruct用于低内存环境的优化AI模型
Apache 2.0Falcon-7B-InstructGithubHuggingface人工智能模型开源项目模型训练数据量化推断
Falcon-7B-Instruct是一款专为低内存环境如Colab和Kaggle优化的7B参数模型，支持英语和法语。基于Falcon-7B，该模型经过微调以处理对话和指令数据集，提供高效的推理性能并结合FlashAttention与多查询机制。可通过Huggingface平台获取用于文本生成等应用，达到高性能与低资源消耗的平衡。
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