meta-pytorch

Generación de texto con transformer nativo de PyTorch, simple y eficiente, en menos de 1000 líneas de código de Python.

Biblioteca nativa de post-entrenamiento para PyTorch

Interpretabilidad y comprensión de modelos para PyTorch.

Optimización bayesiana en PyTorch.

Librería de dominios de Pytorch para sistemas de recomendación

Entrenamiento de modelos de PyTorch con privacidad diferencial

Una biblioteca ligera de herramientas y utilidades para el entrenamiento en PyTorch

Una versión de segment-anything orientada a la inferencia offline por lotes.

Repositorio de PyTorch con utilidades y carga de datos para bibliotecas de dominio de PyTorch.

Herramientas y ejemplos útiles para trabajar con flex-attention.

Decodificación y codificación de medios para PyTorch: videos, imágenes y audio, en CPU y GPU.

Controlador único para PyTorch.

LeanRL es un fork de CleanRL, con scripts de PyTorch seleccionados y optimizados para el rendimiento mediante compilación y cudagraphs.

Post-entrenamiento nativo de PyTorch a gran escala.

Tolerancia a fallos para PyTorch (HSDP, LocalSGD, DiLoCo, Streaming DiLoCo)

Generación y optimización autónoma de kernels de GPU mediante agentes profundos.