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DGMR模型,革新短期天气预报技术

本项目是DeepMind的Skillful Nowcasting GAN深度生成模型(DGMR)的开源实现,专注于提高短期天气预报精度。基于PyTorch Lightning框架开发,严格遵循DeepMind公布的伪代码。项目集成了预训练模型,支持英国和美国的降水雷达数据,并通过HuggingFace Datasets简化了数据获取流程。DGMR模型展示了生成高质量短期天气预报的能力,为气象预报领域带来了创新。

DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具
DataDreamerGithubPython库合成数据生成开源开源项目模型训练
DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库,专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流,适用于各种大语言模型。该工具简单易用,且达到研究级别,兼具高效性和可复现性,支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户,都可以轻松发布数据集和模型。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型,支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围,提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库,TimesFM能处理静态和动态协变量。此外,该模型支持微调功能,允许用户在自有数据上优化性能。
bigscience - 大规模语言模型研究与进展更新
GPT2GithubMegatron-DeepSpeedbigsciencelarge language models开源项目训练
BigScience项目专注于大规模语言模型的研究与训练,包含丰富的实验、数据集信息和训练进展。用户可以访问详细文档和实时日志,了解当前模型表现及关键发现。项目涵盖从基础GPT-2模型到不同规模与架构的大型模型,并提供详尽的操作流程及讨论记录。
Moistral-11B-v3-GGUF - 提高文本生成智能性及多样性的AI模型
AI模型BeaverAIGithubHuggingface多样性小说格式开源项目模型科幻
Moistral 11B v3通过增强算法与更大数据集的精细调优,提升文本生成的智能性与多样性。版本更新增添多个类别如浪漫、家庭、科幻等的创作能力,从而实现更广泛的内容生成。Alpaca Instruct模式便于用户创作角色对话与叙述,优化于小说及故事写作,适用于多样化文本生成场景,提供自然流畅的创作体验。
DeepWorks - 深度学习开源项目集锦
Data ScienceDeepWorksGithubProdramp人工智能开源项目机器学习
DeepWorks是一个覆盖广泛的深度学习开源项目和资源平台,包含数据处理教程、Gradio Tabbed UI开发、卫星图像处理、LLM开源模型、NeRF项目和生成式AI等。用户可以通过Prodramp YouTube频道获取更多数据科学、机器学习和人工智能相关视频。平台还包括多种深度学习工具和开发者指南,如OpenAI Whisper、Stable Diffusion及TorchStudio。非常适合希望深入学习和实践深度学习技术的开发者和研究人员。
Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF - 结合多样性与去重复性的高级创意写作AI模型
AI模型ArliAI-RPMaxGithubHuggingfaceMistral Nemo创意写作开源项目数据集去重模型
该项目以多样性与去重复性为核心,适合创意写作,增强模型对多角色与多情境的理解和反应能力。v1.2版本在Mistral Nemo 12B基础上,剔除了非创意内容,并增强了数据集的去重和过滤。通过大规模创意与角色扮演数据集的优化训练,该模型展现出非凡的创新性和低重复性。具体培训细节包括低学习率与低梯度累积,以最大化学习效率。此版本提供FP16和GGUF等量化格式,适应多样需求。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
yet-another-lightning-hydra-template - 深度学习项目模板整合PyTorch Lightning和Hydra提升效率
GithubHydraPyTorch Lightning可复现性开源项目机器学习深度学习
该项目模板基于PyTorch Lightning和Hydra,旨在提高深度学习工作流效率和实验可重复性。模板结构模块化且可扩展,适用于分类、分割和度量学习等任务,并可扩展至其他领域。集成最佳实践和详细文档,支持在多种硬件上进行实验,便于快速迭代和比较不同模型方法。
lag-llama - 首个开源时间序列预测基础模型,实现零样本及微调能力
GithubLag-Llama基础模型开源模型开源项目时间序列预测概率预测
Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型,支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本,可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力,微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型,Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。
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