curated-transformers

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 PyTorch transformer模型量化 spaCy集成 Github 开源项目

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。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

mint - 从零构建Transformer模型的详细教程和实现

BERTGithubHuggingFaceMinTPyTorchTransformer开源项目

该项目提供了一系列循序渐进的教程，指导从零开始构建常见的Transformer模型，如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现，还包括预训练和微调示例，并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记，适用于不同规模数据集的训练需求，还涵盖了多工作节点的分布式训练示例，非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。

audio-transformers-course - Transformers在音频和语音处理中的应用与实践

Audio Transformers CourseGithubHugging Face多语言开源开源项目机器学习

audio-transformers-course是一个开源课程项目，聚焦于Transformers模型在音频和语音处理领域的应用。课程提供多语言版本，内容包括详细教程、代码示例和Jupyter notebooks，适合开发者和研究人员学习音频Transformers技术。项目支持社区参与翻译，致力于推广音频处理的前沿知识。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化，提升对话和信息处理效率

GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准

这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型，提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化，能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率，并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中，这些优化后的模型确保了良好的性能表现。

intel-extension-for-transformers - 提升GenAI与LLM模型性能的先进工具包

GenAIGithubIntel Extension for TransformersLLMTransformer模型开源项目量化推理

Intel® Extension for Transformers是专为提升基于Transformer架构的GenAI/LLM模型而设计的先进工具包。本工具包支持多种平台，如Intel Gaudi2、CPU和GPU，并整合了Hugging Face transformers APIs与Intel® Neural Compressor，提供顺畅的模型压缩过程和多样化的优化选择。此外，工具包含可定制的NeuralChat聊天机器人框架，为用户带来高效的AI交互体验。

Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程

GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理

该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。

torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架

GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目

torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。

falcon - 轻量级自动机器学习库支持一行代码训练模型

AutoMLFalconGithubONNXPython库开源项目机器学习

Falcon是一个轻量级Python库，通过单行代码即可训练生产级机器学习模型。该库提供简单易用的接口，支持多种预设配置，并可扩展集成其他框架。Falcon深度支持ONNX，实现复杂pipelines导出为单一ONNX图，便于跨平台部署。目前主要支持表格分类和回归任务，适合快速构建和集成机器学习项目。

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。

small - Funnel Transformer小模型助力有效的英文处理

Funnel TransformerGithubHugging FaceHuggingfaceTransformer模型开源项目模型英语语言处理预训练

Funnel Transformer是一款基于自监督学习的预训练英语模型，使用丰富的公共数据集进行训练，类似ELECTRA的目标，通过区分原始与替换标记来学习语言特征。模型不区分大小写字母，适合用于序列分类、标记分类和问答任务。访问模型中心可获取进行特定任务的微调版本。

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