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Erfahren Sie, wie man Produktions-ML-Anwendungen entwickelt, bereitstellt und iteriert.

Die größte Sammlung von PyTorch-Bildencodern / Backbones. Enthält Trainings-, Evaluierungs-, Inferenz- und Exportskripte sowie vortrainierte Gewichte -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt und mehr

Parallel verteilt Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）

Benutzerfreundliche und leistungsstarke LLM- und SLM-Bibliothek mit einer großartigen Modell-Sammlung.

Die KI-Compute-Plattform für führende Teams. SkyPilot verwandelt fragmentierte KI-Rechenleistung in einen einzigen KI-Supercomputer, sodass fortschrittliche KI-Teams benutzerdefinierte Intelligenz schneller entwickeln können.

Erstellen, Verwalten und Bereitstellen von KI/ML-Systemen

Demokratisierung von Reinforcement Learning für LLMs

Fengshenbang-LM ist ein Open-Source-Großmodell-Ökosystem unter Leitung des Zentrums für kognitive Berechnung und natürliche Sprache des IDEA Research Institute und dient als Infrastruktur für chinesisches AIGC und kognitive Intelligenz.

FEDML - Die vereinheitlichte und skalierbare ML-Bibliothek für verteiltes Training im großen Maßstab, Modellbereitstellung und föderiertes Lernen. FEDML Launch, ein Cloud-übergreifender Scheduler, ermöglicht zudem die Ausführung beliebiger KI-Jobs auf jeder GPU-Cloud oder jedem On-Premise-Cluster. Basierend auf dieser Bibliothek ist TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) Ihre generative KI-Plattform im großen Maßstab.

Determined ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die verteiltes Training, Hyperparameter-Tuning, Experimentverfolgung und Ressourcenverwaltung vereinfacht. Funktioniert mit PyTorch und TensorFlow.

Dezentrales Deep Learning in PyTorch. Entwickelt, um Modelle auf Tausenden von Freiwilligen weltweit zu trainieren.

DLRover: Ein automatisches verteiltes Deep-Learning-System

Bibliothek für kollektive Kommunikation mit verschiedenen Primitiven für das Training auf mehreren Maschinen.

DeepRec ist ein auf TensorFlow basierendes, hochleistungsfähiges Deep-Learning-Framework für Empfehlungssysteme. Es wird als Inkunabel-Projekt bei der LF AI & Data Foundation gehostet.

Kursmaterialien für effiziente Deep-Learning-Systeme

OAT: Ein forschungsfreundliches Framework für das Online-Alignment von LLMs, einschließlich Reinforcement Learning, Präferenzlernen usw.

Best Practices und Leitfäden zum Schreiben von verteiltem PyTorch-Trainingscode

Eine asynchrone Reinforcement-Learning-Engine für skaliertes Omni-Modal Post-Training.