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mindformers

全流程大模型开发套件

MindFormers是基于MindSpore的大模型开发套件,提供全流程开发能力。支持LLama2、GLM2、BERT等主流Transformer模型和文本生成、图像分类等任务。具备并行训练、灵活配置、自动优化等特性,可实现从单卡到集群的无缝扩展。提供高阶API和预训练权重自动下载,便于AI计算中心快速部署。

swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
segformer-b2-finetuned-ade-512-512 - SegFormer模型实现高效语义分割的新方法
GithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型视觉
SegFormer模型在ADE20K数据集上微调,支持512x512分辨率图像的语义分割,由层次Transformer编码器和轻量级MLP解码头构成,适用于ADE20K和Cityscapes等基准。模型先在ImageNet-1k上预训练,再在下游任务上微调,适合多种分割任务。
modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台
API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务
ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程,支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级,便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手,体验强大功能。
Mixture-of-depths - Transformer语言模型的动态计算资源分配方法
GithubMixture-of-Depths开源项目模型实现深度学习语言模型
Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法,通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口,兼容transformers库,便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性,同时保持输出质量。
mask2former-swin-large-ade-panoptic - 通用图像分割模型,提升性能和效率
ADE20kGithubHuggingfaceMask2FormerMaskFormer分割开源项目模型视觉
Mask2Former利用多尺度可变形注意力Transformer,提高图像分割性能与效率。其掩蔽注意力解码器在不增加计算负担的情况下提升表现,适用于实例、语义和全景分割。基于ADE20k全景分割数据集的训练研究,提供优化的分割方案。
Formless by Typeform - AI自然对话表单生成工具
AI工具AI表单多语言支持嵌入功能数据集成用户互动
Formless是Typeform推出的AI驱动表单创建工具,能生成自然对话式智能表单。该工具支持120多种语言,提供多种嵌入格式,适用于全球市场各种场景。通过AI训练,Formless可实现个性化和品牌化设计,适用于潜在客户收集、销售咨询、反馈调查等商业场景。其自动提问和回答功能显著提升用户参与度,为企业提供更高效的数据收集和互动方式。Formless支持多种模板,如入站线索收集、销售联系、反馈调查、推荐测试等,满足不同企业需求。其AI驱动的对话式表单不仅提高了用户体验,还能通过智能问答提供更精准的信息收集,帮助企业提升转化率和客户满意度。
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割
MaskFormer通过ADE20k数据集训练,利用Swin结构提升语义、实例和全景分割性能。该模型适用于多种分割任务,采用统一的掩码及标签预测方式处理三类分割,促进图像细分任务的研究和应用,如建筑物和场景的精确分割。项目由Hugging Face团队支持,可在模型中心找到其他版本进行适用性调优。
mit-b2 - 高效语义分割的简单Transformer设计
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目机器学习模型语义分割
SegFormer b2是一个在ImageNet-1k上预训练的编码器模型,采用分层Transformer结构。该模型专为语义分割任务设计,结合了简单高效的架构和出色的性能。虽然此版本仅包含预训练的编码器部分,但它为图像分类和语义分割的微调提供了坚实基础。SegFormer的创新设计使其在多个计算机视觉任务中展现出强大潜力。
HuggingFists - 简化LLM和HuggingFace模型应用的数据流工具
GithubHugging FaceHuggingFists低代码工作流管理开源项目数据流工具
HuggingFists是一个创新的数据流工具,旨在简化LLM和HuggingFace模型的应用。该工具提供低代码功能,包括工作流管理、作业调度和环境配置。通过直观的拖拽界面,用户可以设计数据处理流程,轻松访问HuggingFace模型和数据集。HuggingFists支持文本摘要、情感分类和命名实体识别等AI任务,同时允许本地模型部署。其独特的断点调试功能有助于提高AI应用开发效率。
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