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Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案

Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置,实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作,包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例,展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类
CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型,在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法,能够进行零样本图像分类,在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库,用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异,还具有训练成本低的特点,为计算机视觉研究提供了新的发展方向。
CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
internlm-xcomposer2d5-clip - 结合InternLM、Xcomposer和CLIP的多模态AI开源模型
Apache 2.0GithubHuggingface开发者开源协议开源项目模型版权软件许可
internlm-xcomposer2d5-clip是一个结合InternLM、Xcomposer和CLIP技术的开源多模态AI模型。该项目能够处理文本、图像等多种数据类型,支持复杂的跨模态任务。模型采用Apache 2.0许可证发布,为研究人员和开发者提供了灵活的使用空间。
metaclip-b32-400m - 揭秘CLIP数据处理方法的高性能视觉语言模型
GithubHuggingfaceMetaCLIP图像文本匹配开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本图像分类
MetaCLIP-b32-400m是基于CommonCrawl数据集训练的视觉语言模型,旨在解析CLIP的数据准备方法。该模型构建了图像和文本的共享嵌入空间,支持零样本图像分类和基于文本的图像检索等功能。研究人员可通过此模型探究CLIP的数据处理流程,加深对视觉语言模型训练过程的理解。
bert-large-uncased-whole-word-masking - BERT大模型在Habana HPU上的性能优化配置
BERTGithubHabana GaudiHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型混合精度训练
此项目为bert-large-uncased-whole-word-masking模型提供Habana Gaudi处理器(HPU)优化配置。通过GaudiConfig文件设置关键参数,如fused Adam优化器和混合精度训练,实现HPU上高效的模型操作。支持单HPU和多HPU环境,适用于多种下游任务。开发者可使用简单的命令行参数,轻松部署BERT大模型到Habana硬件上,获得显著的性能提升。
metaclip-b16-fullcc2.5b - CLIP训练数据解构与MetaCLIP模型应用
CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型
MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点,在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法,促进多模态应用发展。
vit_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力
CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习
OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力,同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足,CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是,CLIP模型并不适用于商业用途,且其数据训练主要基于英语环境。
t5 - Optimum Habana为Transformer模型提供Gaudi处理器加速支持
GithubHPUHugging FaceHuggingfaceOptimum HabanaT5开源项目模型自然语言处理
Optimum Habana是一个开源项目,旨在连接Hugging Face Transformers和Diffusers库与Habana Gaudi处理器(HPU)。该项目提供了工具集,支持在单个或多个HPU上高效加载、训练和推理各类下游任务模型。其中包含了T5模型的GaudiConfig配置文件,实现了在Gaudi处理器上的优化运行。用户可以通过配置来使用Habana定制的AdamW实现和融合梯度裁剪等HPU专属功能,从而提升模型性能。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型,采用紧凑架构设计,具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景,可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
roberta-large - 基于HPU的深度学习模型优化配置和训练方案
GithubHuggingfaceOptimum HabanaRoBERTa开源项目模型模型训练深度学习硬件加速
这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架,集成了Hugging Face生态系统,提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署,可用于问答等自然语言处理任务。
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