Project Icon

PERSIA

突破百万亿参数的推荐模型训练框架

PERSIA代表'并行推荐训练系统与混合加速',是一个创新的开源框架,专为训练超大规模深度学习推荐模型而设计。该系统能够处理高达100万亿参数的模型,在效率和可扩展性方面表现卓越。PERSIA不仅在公共数据集上展现出优势,还在大型商业应用中得到实际验证。作为首个公开的PyTorch基础推荐训练系统,PERSIA为推荐算法的研究和应用开辟了新的可能性。

PraisonAI - 多智能体系统框架 简化大语言模型应用开发
AI框架GithubLLM应用PraisonAI多智能体系统开源软件开源项目
PraisonAI是一个集中式框架,用于简化多智能体系统的创建和编排。该框架支持100多种大语言模型,提供多智能体UI、AI代理聊天和代码库交互等多种界面。PraisonAI强调易用性和定制化,适用于各种大语言模型应用场景。框架特点包括自动AI代理创建、YAML配置和自定义工具集成。
BARS - 推荐系统开放基准测试项目
BARSGithub基准测试开源项目性能评估推荐系统
BARS项目致力于解决推荐系统领域缺乏统一基准测试的问题。它通过开放式基准测试提高研究可重复性和结果一致性。目前涵盖CTR预测和候选项匹配任务,未来将扩展到列表重排序和多任务推荐领域。该项目鼓励学术界和业界参与,共同推动推荐系统研究的进步。
Agent4Rec - 千名AI代理模拟真实用户推荐行为
Agent4RecGithubMovieLens-1M开源项目推荐系统模拟实验生成式智能体
Agent4Rec是一个推荐系统模拟器,基于大型语言模型创建1000个具有独特社交特征和偏好的AI代理。这些代理能与个性化电影推荐互动,模拟观看、评分等行为。项目探索AI代理在模拟真实用户推荐行为方面的潜力,支持多种推荐算法和配置,有助于研究推荐系统中的复杂问题。
bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary - 波斯语情感分析优化:ParsBERT v2.0项目
DeepSentiPersDigikalaGithubHuggingfaceParsBERTSnappFood开源项目情感分析模型
该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现,通过更新词汇表和微调训练数据集,如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers,实现文本情感的多类别及二元分类测试,其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能,为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集,并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
recommender_system_with_Python - Python推荐系统的实现与应用实例
GithubPython协同过滤开源项目推荐系统深度学习矩阵分解
详细讲解使用Python实现推荐系统的方法与案例,涵盖内容过滤、协作过滤和矩阵分解等基本理论,并通过实际项目展示这些技术的应用。此外,还介绍了基于Naver新闻数据的推荐系统、使用Keras和深度学习技术的实例,以及利用LangChain和GPT-4o提升推荐系统解释性的案例。更多代码及详细说明请参阅相关博客文章。
pegasus_paraphrase - PEGASUS基于文本改写和释义模型
GithubHuggingfacePEGASUS开源项目文本改写机器学习模型深度学习自然语言处理
pegasus_paraphrase是基于PEGASUS模型微调的文本改写工具,可生成多个保持原意的高质量释义版本。该模型支持自定义生成数量和beam搜索参数,满足不同场景需求。作为文本重写工具,pegasus_paraphrase适用于内容创作、学习辅助和自然语言处理研究等领域。它使用PyTorch框架实现,可通过简单的Python代码调用。这是一个开源项目,欢迎查看其License信息并参与贡献。
PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具
GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展
PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构,简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合,以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下,实现PyTorch模型的高效扩展。
PARL - 灵活高效的强化学习开源框架
GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习
PARL是一个开源的强化学习框架,专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象,并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现,在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练,为强化学习研究和应用提供了有力工具。
pythia-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能大语言模型开源项目机器学习模型深度学习
Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号