FasterTransformer

基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优

FasterTransformer TensorRT-LLM NVIDIA BERT GPT Github 开源项目

FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。

BERT-GPU - 单机多GPU加速BERT预训练的开源实现

BERTGithub多GPU预训练开源项目数据并行深度学习自然语言处理

BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行，通过增加GPU数量扩大批处理规模，从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明，并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时，有效提升了预训练效率。

faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 - 基于Whisper large-v3的多语言语音识别模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper多语言支持开源项目模型语音识别

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

faster-whisper-small - 优化的Whisper小型模型实现快速多语言语音转文本

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。

faster-whisper-large-v2 - 基于Whisper large-v2的高效多语言语音转文本模型

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper开源项目模型模型转换自然语言处理语音识别

该项目是OpenAI Whisper large-v2模型的CTranslate2转换版本，旨在提供高效的自动语音识别功能。支持超过100种语言，通过faster-whisper库实现简便调用。模型采用FP16格式存储，支持运行时计算类型调整，以优化性能。这一工具能够快速准确地完成语音到文本的转换，适用于多种应用场景，为开发者提供了强大的语音识别解决方案。

faster-whisper-medium - 多语言语音识别与转录的高效开源解决方案

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型转换自动语音识别

该项目是基于OpenAI Whisper medium模型转换而来的CTranslate2格式模型，为faster-whisper项目提供支持。支持90多种语言的语音识别和转录功能，性能优异且准确度高。用户可通过faster-whisper轻松实现音频文件的高效转录，获取精确的时间戳和文本输出。模型采用float16量化，计算类型可根据需求灵活调整，适用于多种语音识别应用场景。

subnet9_Aug30_c - 深入了解最新Transformers模型的特性与潜在应用

GithubHuggingfacetransformers使用指南开源项目模型模型卡片评价指标语言模型

vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库高性能图像识别

FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目

项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。

PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架

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PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。

tab-transformer-pytorch - 表格数据处理的注意力网络新突破

FT TransformerGithubPytorchTab Transformer亚马逊AI开源项目表格数据

Tab Transformer项目在Pytorch中实现了表格数据的注意力网络，性能接近GBDT。亚马逊最新研究称在实际表格数据集上使用注意力机制超越了GBDT。项目提供详细安装和使用说明，并包含改进的FT Transformer模型以供比较。

robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现

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本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。

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