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一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件

Curated Transformers是一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件。支持最新的转换器模型,如Falcon、Llama和Dolly v2,具备类型注释和极少的依赖性,适合教育和生产环境。支持集成至spaCy 3.7,快速安装及支持高效的CUDA优化。

nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API,支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强,支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练,旨在提高预训练效率。
TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库
GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目
TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库,专注于简化小规模多模态模型的开发和定制,使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory,可减少编码错误,快速定制多模态模型,提高性能,为研究和应用提供强大工具。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
llama - Habana Gaudi处理器优化的Hugging Face模型训练框架
GithubHPUHuggingfaceLlama模型Optimum Habana开源项目微调模型混合精度
Optimum Habana是一个为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的深度学习训练框架,支持Hugging Face Transformers和Diffusers库。该框架提供简单易用的工具,实现模型快速加载、单/多HPU训练和推理。它集成了Habana定制的AdamW实现和梯度裁剪等优化特性,支持PyTorch混合精度训练,为大规模语言模型提供高效的硬件加速训练方案。
prometheus-bgb-8x7b-v2.0 - Transformers模型标准化文档模板及最佳实践
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型训练模型说明
这是一个全面的Transformers模型文档模板,规范了模型卡片的编写标准。模板涵盖模型描述、应用场景、训练详情、评估方法等核心内容,有助于开发者系统记录和共享模型信息。从技术规格到环境影响,该模板提供了AI模型文档化的完整指南,促进了模型信息的标准化和透明度。
pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现
GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理
pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程,为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目,研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理,并在此基础上进行进一步的实验和创新。
ferret - Transformer模型可解释性技术的集成框架
GithubTransformersferret可解释性开源项目特征归因评估指标
ferret是一个Python库,集成了Transformer模型的可解释性技术。它提供四种基于Token级特征归因的解释方法和六种评估协议,与transformers库无缝对接。通过简洁的API、可视化工具和数据集评估功能,ferret帮助用户深入理解和评估文本模型的决策过程。
transformers-php - 先进的PHP机器学习库
GithubONNXPHPTransformersPHP开源项目机器学习预训练模型
TransformersPHP是一个PHP机器学习库,提供与Python版Transformers相同的功能。基于Hugging Face的Transformers构建,支持众多预训练模型,适用于文本生成、摘要、翻译等任务。该库采用ONNX Runtime执行模型,性能优异。通过简洁的API,PHP开发者可以方便地在项目中集成先进的机器学习技术。
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。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
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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。

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