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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-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
CLIP-convnext_base_w-laion_aesthetic-s13B-b82K - LAION-5B训练的ConvNeXt-Base CLIP模型
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目数据集机器学习模型
ConvNeXt-Base架构的CLIP模型在LAION-5B子集上完成训练,支持256x256和320x320两种图像分辨率。在ImageNet零样本分类评测中取得70.8%-71.7%的top-1准确率,样本效率超过同规模ViT-B/16模型。该模型主要用于研究领域,可执行零样本图像分类和图文检索等任务。
plip - 基于CLIP模型的Python图像处理库 专注零样本分类研究
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目数据隐私模型模型研究
plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库,专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境,主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试,不建议直接部署到生产环境。
bert-base-uncased - 基于Habana Gaudi处理器的BERT预训练语言模型配置
BERTGithubHPUHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型混合精度训练
这是一个专为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的bert-base-uncased模型配置文件,包含GaudiConfig完整配置,集成了自定义AdamW实现和梯度裁剪等功能。通过Transformers库标准接口和混合精度训练,可在HPU上实现高性能的模型训练和部署。
albert-xxlarge-v1 - Habana Gaudi处理器上的ALBERT XXL模型运行配置与效率提升方案
ALBERT XXLGithubHPUHugging FaceHuggingfaceTransformers开源项目模型模型部署
该项目详细介绍了在Habana's Gaudi处理器上配置和运行ALBERT XXL模型的方法,采用GaudiConfig实现关键功能,如自动混合精度、Habana的定制AdamW实现和融合梯度裁剪等。通过提供的操作指导,用户可以高效利用Habana HPU进行模型加载、训练和推理。文档中还包含示例脚本及指南,帮助在SQuAD数据集上微调模型,探索Habana HPU的应用潜力。
qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述
Gaudi处理器GithubHuggingfaceOptimum HabanaQwen模型Transformer开源项目模型混合精度
通过Optimum Habana接口,在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程,并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数,利用语言模型示例代码,以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。
Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
siglip-so400m-patch14-224 - 增强图像文本任务的性能,探索形状优化模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型视觉零样本图像分类
SigLIP通过sigmoid损失函数优化了CLIP模型的图像和文本匹配性能。此模型在WebLi数据集上预训练,可实现更大的批量训练,同时在小批量下表现出色。适用于零样本图像分类和图像文本检索任务,能在不同环境下获得高效结果。该模型在16个TPU-v4芯片上训练三天,而图像预处理中使用标准化和归一化,提升了计算效率。
swin - 使用Habana Gaudi实现高效Transformer部署与训练
GithubHabanaHuggingfaceOptimum HabanaSwin Transformer开源项目模型混合精度训练
Optimum Habana是Hugging Face Transformers和Diffusers库与Habana Gaudi处理器之间的接口,提供针对单一和多HPU的高效模型加载、训练和推理工具。该项目包含Swin Transformer模型的GaudiConfig,支持Habana定制的AdamW优化器、梯度剪裁和Torch Autocast混合精度。采用bf16混合精度训练以提升性能,并提供图像分类示例脚本供开发者参考。
xclip-base-patch32 - X-CLIP视频语言理解模型在Kinetics-400数据集上的应用
GithubHuggingfaceX-CLIP开源项目模型深度学习自然语言处理视频分类计算机视觉
xclip-base-patch32是一个基于CLIP架构的视频语言理解模型,通过Kinetics-400数据集进行全监督训练。该模型支持零样本、少样本及全监督视频分类,以及视频文本检索等任务。在224x224分辨率和每视频8帧的训练条件下,模型在Kinetics-400测试集上达到80.4%的top-1准确率和95.0%的top-5准确率,展现出优秀的视频分类性能。
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