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AdaSeq

完善的序列理解模型开发库,涵盖多种高级任务

AdaSeq是由阿里巴巴达摩院开发的一体化序列理解工具库,构建在ModelScope之上。支持词性标注、分块、命名实体识别、实体类型化、关系抽取等多种任务。提供丰富的前沿模型和训练方法,优于许多现有框架。该库使用简便,只需一行命令即可生成模型,支持自定义模型和数据集。适用于研究人员和开发者,项目处于快速开发阶段,并提供多语言、多领域的数据集和在线演示。

deepseek-coder-6.7b-instruct - 多语言代码生成与补全的开源AI模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码模型开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-6.7b-instruct是一个基于2T代码和自然语言数据训练的开源AI代码模型。该模型支持多种编程语言,提供1.3B至33B不同规模版本,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。它具有16K窗口大小和填空任务能力,支持项目级代码补全和插入。这个模型适用于各种代码生成和补全任务,为开发者提供了强大的编程辅助工具。
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。
segformer-b4-finetuned-ade-512-512 - 512x512分辨率下SegFormer的高效Transformer语义分割实现
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型语义分割
本项目展示了SegFormer模型如何应用在ADE20k数据集上,以512x512分辨率进行微调。该模型采用分层Transformer编码器与轻量级全MLP解码头的设计,并在ImageNet-1k预训练后用于语义分割。其适用于多个基准测试如ADE20K和Cityscapes,为视觉分割提供强大而灵活的工具。用户可以使用该模型进行图像的语义分割,或选择适合特定任务的微调版本。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 - 基于2T代码数据训练的4K上下文智能编程模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成大语言模型开源项目机器学习模型
DeepSeek Coder是一个开源的代码生成语言模型,通过2T代码数据预训练和2B指令数据微调,具备4K上下文窗口。该模型支持代码生成与理解功能,开发者可通过Hugging Face平台便捷部署,并允许商业应用场景。
deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据,支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。
seemore - PyTorch实现的开源视觉语言模型项目
AIGithubPytorchVision Language Model图像处理开源项目机器学习
seemore是一个基于PyTorch的开源视觉语言模型(VLM)项目。它包括图像编码器、视觉-语言投影器和解码器三个核心组件,参考了CLIP和LLaVA等前沿VLM架构。项目提供完整代码实现和详细教程,有助于开发者理解VLM原理。seemore在Databricks平台开发,支持GPU加速,并集成MLFlow用于实验管理。
segformer-b1-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b1在ADE20k数据集上微调的语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b1是一种针对语义分割任务的深度学习模型,在ADE20k数据集上进行了微调。该模型结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在512x512分辨率下展现出优秀的分割效果。模型经过ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集上微调,可直接应用于语义分割或作为其他相关任务的基础。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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