fairseq

序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成

Fairseq 序列建模文本生成 PyTorch 机器翻译 Github 开源项目

Fairseq 是一个序列建模工具包，适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练，提供灵活配置和扩展能力，以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法，支持混合精度训练和参数CPU卸载，为研究人员和开发人员提供高效解决方案。

文档

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

faster-whisper-large-v1 - CTranslate2模型转换助力高效语音识别

CTranslate2GithubHuggingfaceWhisper large-v1开源开源项目模型模型转换自动语音识别

项目展示如何将openai/whisper-large模型转换为高效的CTranslate2格式，支持多语种语音转录，适合高精度及快速处理场景。

pyvideotrans - 视频翻译与多语言配音解决方案

Githubpyvideotrans开源项目翻译模型视频翻译语音识别配音工具

这款工具支持将视频内容翻译为多种指定语言，并自动生成字幕和配音。集成了faster-whisper、openai-whisper、GoogleSpeech等多个语音识别、翻译和文本合成模块，支持中文、英语、韩语、日语等20多种语言。用户可以进行视频翻译、字幕生成和批量处理，并可以选择保留背景音乐，适用于Windows、MacOS、Linux等多种平台。

fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量

fastText是一个开源轻量级库，专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言，可在普通硬件上快速训练，并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务，从实验到生产均可使用。该库简单易用，能在短时间内处理海量文本，是自然语言处理领域的高效工具。

tesstrain - Tesseract 5训练流程自动化工具

GithubOCRTesseract图像处理开源项目机器学习模型训练

tesstrain是一个基于Makefile的Tesseract 5训练工作流工具。它提供完整的OCR模型训练流程，包括数据准备、训练、评估和可视化。支持自定义模型、微调和从头训练，具有灵活的配置选项。tesstrain能生成traineddata文件和错误率图表，适用于高效开发和优化Tesseract模型。

e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型

E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型

E2-TTS-pytorch是一个开源项目，实现了基于PyTorch的E2-TTS（Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS）模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现，支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能，基于最新研究成果，为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型

BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

megatts2 - Megatts2 的非官方实现，多语种语音合成训练

GithubMegatts2Pytorch-lightningVQ-GAN开源项目数据集准备文本到语音

megatts2为Megatts2的非官方实现，支持中英文混合的深度学习语音合成训练。该项目涵盖数据处理、模型训练及语音推理，使用Pytorch-lightning框架优化训练流程，目标训练1000小时语音数据。

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