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gretel-synthetics

提供多模型支持的开源合成数据生成库

Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库,支持生成高质量的合成数据,适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型,并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法,包括配置、模型训练和数据生成,并提供多个示例和教程,帮助用户快速上手。

gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标,支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用,包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用,为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测,适用于多领域的生成式预训练模型
GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测
TimeGPT是一款生成式预训练模型,专注于时间序列分析,支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域,通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问,兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练,它在多种频率下的预测表现卓越,特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。
textbook_quality - 生成高质量预训练数据的专业工具
GithubOpenAIPythonSerpAPISerplytextbook quality开源项目
该项目专注于生成高质量的预训练数据,支持并行生成和自定义API集成,能够生成新主题或扩展已有种子。通过检索提升文本质量,默认使用Serply,还可选择SerpAPI或不使用检索功能。支持OpenAI及其兼容API,并可添加更多适配器进行扩展。项目提供详细的配置和使用指南,适用于需要生成高质量教材的用户。
generative-ai-workbook - 生成式AI学习与实战的综合资源库
Generative AIGithub工具开源项目生成式AI用例项目
展示生成式AI相关的课程学习、个人项目和示例。该项目涵盖工具与框架的学习,如LangChain、Autogen等,包括实际应用示例和使用案例,如搜索、分类、聚类、数据生成、文本生成、代码生成、总结、重写、提取、校对、数据查询等。用户可以通过此项目深入探索生成式AI的各个方面,获取详细的学习资源和实践经验。
gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成
GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练
该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成,并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练,并提供命令行接口和TensorBoard集成,帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证,社区贡献和改进热烈欢迎。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
awesome-generative-ai - 现代生成式人工智能项目和服务指南
Generative AIGithubOpenAI人工智能内容生成开源项目机器学习
awesome-generative-ai是一个综合性平台,聚焦最先进的生成式人工智能技术与项目。这些技术基于丰富数据训练的机器学习算法,能创造独特的图像、声音和文本。覆盖艺术、编程支持、交互式聊天等多个应用领域,本平台不仅展示成熟项目如GPT模型、Stable Diffusion,也鼓励社区成员贡献想法,共推技术进步。
image-gpt - 支持多数据集的生成预训练模型
CIFAR10Fashion-MNISTGithubImage GPTPyTorch开源项目生成式预训练
Image GPT是一个基于生成像素预训练模型(Generative Pretraining from Pixels)的PyTorch实现,支持多种预训练模型和数据集。该项目允许下载预训练模型、量化图像、进行生成预训练和分类微调。它还具有BERT风格的预训练、支持加载OpenAI预训练模型等功能。目前,使用单个NVIDIA 2070 GPU可在Fashion-MNIST上实现高效训练,简化了多种图像数据集上的生成模型训练和应用流程。
mtt-distillation - 合成数据集优化训练性能,广泛适用于多个领域
CIFAR-100CVPR 2022Dataset DistillationGithubImageNetSynthetic Data开源项目
通过匹配训练轨迹实现数据集蒸馏,减少模型训练所需的真实数据集数量并保持高性能。适用于ImageNet等大规模数据集,可生成低支撑的合成数据集和可拼接纹理。项目提供详细的实现步骤和代码,从下载仓库、生成专家轨迹到数据集蒸馏,帮助用户快速开始应用。还提供可视化工具和超参数设置指南,满足不同需求。此方法显著提高了模型训练效率,适合学术研究和工业应用。
awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具
Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章
Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁,内容全面,是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。
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