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机器学习预训练模型分享与复用平台

TensorFlow HubKaggle Models机器学习模型模型迁移SavedModelGithub开源项目

TensorFlow Hub是机器学习预训练模型的开源分享平台，现已迁移至Kaggle Models。平台提供SavedModel格式的TensorFlow 2模型和tensorflow_hub Python库，支持快速下载和重用模型。开发者可轻松获取预训练模型，加速机器学习项目开发。尽管迁移，tensorflow_hub库仍支持下载原有tfhub.dev模型。

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介绍相关项目
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TensorFlow是一个开源的机器学习平台，拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发，提供Python和C++的API支持，适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装，包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
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recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程，基于Keras，旨在为用户提供易学且灵活的体验，能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x，并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
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hubert-large-ll60k - Facebook推出革新性语音表示学习模型
GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示学习语音识别预训练模型
HuBERT是Facebook开发的自监督语音表示学习模型，专为语音识别、生成和压缩而设计。该模型采用离线聚类和BERT式预测损失，有效解决了语音学习中的多单元输入、无预训练词典和可变长度分段等问题。在LibriSpeech和Libri-light基准测试中，HuBERT展现出优异性能，特别是在challenging的dev-other和test-other子集上，相对词错误率(WER)分别降低了19%和13%。HuBERT的核心优势在于其依赖无监督聚类步骤的一致性，而非聚类标签的质量，为语音AI领域带来了新的研究方向。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。
Awesome-AISourceHub - AI科技信息源收集与共享平台
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Awesome-AISourceHub聚合来自AI科技领域的高质量信息源，提供最新AI资讯和学术资源，支持用户贡献和同步近源头内容。
similarity - 用于度量学习的库，支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库，支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法，可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型，包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练，增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性，或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
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