transformers

21 Lektionen, Einstieg in den Bau mit Generative AI

Implementiere ein ChatGPT-ähnliches LLM in PyTorch von Grund auf, Schritt für Schritt.

Vereinheitlichte effiziente Feinabstimmung von 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

🧑‍🏫 60+ Implementierungen/Tutorials von Deep-Learning-Papieren mit Nebennotizen 📝; inkl. transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 Reinforcement Learning (ppo, dqn), capsnet, Distillation, ... 🧠

Lerne es. Baue es. Versende es für andere.

Implementierung des Vision Transformer, ein einfacher Weg, um in der Vision-Klassifikation SOTA zu erreichen, mit nur einem Transformer-Encoder in PyTorch

Sammlung von CVPR 2026 Papers und Open-Source-Projekten

🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-effizientes Fine-Tuning.

Machine Learning Engineering Open Book

Private KI-Plattform für Agenten, Assistenten und Unternehmenssuche. Integrierter Agent Builder, Deep Research, Dokumentenanalyse, Unterstützung für mehrere Modelle und API-Konnektivität für Agenten.

Laufende Forschungsarbeiten zum Trainieren von Transformer-Modellen im großen Maßstab

State-of-the-Art Machine Learning für das Web. Führen Sie 🤗 Transformers direkt in Ihrem Browser aus, ganz ohne Server!

RWKV (ausgesprochen RwaKuv) ist ein RNN mit hervorragender LLM-Leistung, das auch wie ein GPT-Transformer direkt trainiert werden kann (parallelisierbar). Wir sind bei RWKV-7 „Goose“. Es kombiniert also das Beste aus RNN und Transformer – hohe Leistung, lineare Zeit, konstanter Speicherplatz (kein KV-Cache), schnelles Training, unendliche ctx_len und kostenloses Sentence Embedding.

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

💡 All-in-One-KI-Framework für semantische Suche, LLM-Orchestrierung und Sprachmodell-Workflows

Ein PyTorch-basiertes Speech-Toolkit

Dieses Repository enthält Demos, die ich mit der Transformers-Bibliothek von HuggingFace erstellt habe.

Semantische Segmentierungsmodelle mit über 500 vortrainierten Backbone-Netzwerken auf Basis von Convolutional Neural Networks und Transformers.

💥 Schnelle, hochmoderne Tokenizer, optimiert für Forschung und Produktion

OpenVINO™ ist ein Open-Source-Toolkit zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Inferenz

Ein Open-Source-Framework zum Erkennen, Schwärzen, Maskieren und Anonymisieren sensibler Daten (PII) in Texten, Bildern und strukturierten Daten. Unterstützt NLP, Mustererkennung und an Anpassbare Pipelines.

Open-Source-Echtzeit-Übersetzungs-App für Android, die lokal läuft

Ein benutzerfreundliches, skalierbares und leistungsstarkes Agentic-RL-Framework basierend auf Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

Ersetzen Sie GPT durch ein beliebiges LLM, indem Sie nur eine einzige Codezeile ändern. Mit Xinference können Sie Open-Source-, Sprach- und multimodale Modelle in der Cloud, on-premise oder auf Ihrem Laptop ausführen – alles über eine einheitliche, produktionsbereite Inferenz-API.

Eine unkomplizierte Methode zum Trainieren Ihres LLM, vom Herunterladen der Daten bis zur Textgenerierung.

SANA: Effiziente hochauflösende Bildsynthese mit Linear Diffusion Transformer

[NeurIPS 2024 Best Paper Award][GPT beats diffusion🔥] [Skalierungsgesetze in der visuellen Erzeugung📈] Offizielle Implementierung von "Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction". Eine *ultraeinfache, benutzerfreundliche und dennoch hochmoderne* Codebasis für die autoregressive Bilderzeugung!

BertViz: Visualisierung der Attention in Transformer-Modellen

Implementierung von RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) auf Basis der PaLM-Architektur. Im Grunde wie ChatGPT, nur mit PaLM

Nutzung von BERT und c-TF-IDF zur Erstellung leicht verständlicher Themen.