meta-pytorch

Génération de texte par transformer native PyTorch, simple et efficace, en moins de 1000 lignes de code Python.

Bibliothèque native PyTorch pour le post-entraînement.

Outils d'interprétabilité et de compréhension de modèles pour PyTorch.

Optimisation bayésienne dans PyTorch

Bibliothèque de domaine PyTorch pour les systèmes de recommandation

Entraînement de modèles PyTorch avec confidentialité différentielle.

Une bibliothèque légère d'outils et d'utilitaires pour l'entraînement PyTorch.

Une version de segment-anything orientée vers l'inférence hors ligne par lots

Un dépôt PyTorch pour le chargement de données et les utilitaires partagés par les bibliothèques de domaine PyTorch

Outils et exemples utiles pour travailler avec flex-attention.

Décodage et encodage multimédia pour PyTorch : vidéos, images et audio, sur CPU et GPU.

Contrôleur unique PyTorch

LeanRL est un fork de CleanRL, proposant des scripts PyTorch sélectionnés et optimisés pour les performances à l'aide de compile et de cudagraphs.

Post-entraînement natif PyTorch à grande échelle

Tolérance aux pannes pour PyTorch (HSDP, LocalSGD, DiLoCo, Streaming DiLoCo)

Génération et optimisation autonomes de noyaux GPU via des agents profonds.