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⚡️SwanLab - एक ओपन-सोर्स, आधुनिक-डिज़ाइन वाला AI ट्रेनिंग ट्रैकिंग और विज़ुअलाइज़ेशन टूल। क्लाउड / सेल्फ-होस्टेड उपयोग का समर्थन करता है। PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras आदि के साथ एकीकृत।

इस पूर्ण 0 से 100 रिपॉजिटरी के साथ Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI, Deep Learning, Data Science, Natural Language Processing, Reinforcement Learning और बहुत कुछ में कुशल बनें।

Transformers पर Hugging Face कोर्स

TorchGeo: जियोस्पेशियल डेटा के लिए डेटासेट, सैंपलर्स, ट्रांसफॉर्म और प्री-ट्रेंड मॉडल

Segment Anything Model (SAM) के साथ भू-स्थानिक डेटा को खंडित करने के लिए एक Python पैकेज

बड़े मल्टीमॉडल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क।

फॉल्ट-टॉलरेंट, अत्यधिक स्केलेबल GPU ऑर्केस्ट्रालेशन, और अरबों से खरबों पैरामीटर वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क

📈 वर्तमान में सबसे बड़ा औद्योगिक दोष पहचान डेटाबेस और शोधपत्र संग्रह। सतह दोष अनुसंधान के क्षेत्र में अत्यधिक महत्व रखने वाले ओपन-सोर्स डेटासेट और महत्वपूर्ण पत्रों का निरंतर सारांश।

SuperGlue: ग्राफ़ तंत्रिका नेटवर्क के साथ फ़ीचर मिलान सीखना (CVPR 2020, ओरल)

FEDML - बड़े पैमाने पर वितरित प्रशिक्षण, मॉडल सर्विंग और फ़ेडरेटेड लर्निंग के लिए एकीकृत और स्केलेबल ML लाइब्रेरी। FEDML Launch, एक क्रॉस-क्लाउड शेड्यूलर, किसी भी GPU क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस क्लस्टर पर किसी भी AI जॉब को चलाने में सक्षम बनाता है। इस लाइब्रेरी पर निर्मित, TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) बड़े पैमाने पर आपका जनरेटिव AI प्लेटफ़ॉर्म है।

Keras में `model.summary()` के समान PyTorch में मॉडल सारांश

Free Spaced Repetition Scheduler एल्गोरिदम पर आधारित एक आधुनिक Anki कस्टम शेड्यूलिंग

Deepchecks: ML मॉडल और डेटा के निरंतर सत्यापन के लिए परीक्षण। Deepchecks आपकी सभी AI और ML सत्यापन आवश्यकताओं के लिए एक समग्र ओपन-सोर्स समाधान है, जो अनुसंधान से लेकर उत्पादन तक आपके डेटा और मॉडल का पूरी तरह से परीक्षण करने में सक्षम बनाता है।

oneAPI डीप न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी (oneDNN)

मशीन लर्निंग पर जोर देने के साथ क्वांट/एल्गोरिदम ट्रेडिंग संसाधन

डीप लर्निंग / आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल की एक व्यापक सूची - जो AI/डीप लर्निंग / मशीन विजन / NLP और जलवायु / ऊर्जा, ऑटोमोटिव, खुदरा, फार्मा, चिकित्सा, स्वास्थ्य सेवा, नीति, नैतिकता जैसे उद्योग-विशिष्ट क्षेत्रों में तेज़ी से फैल रही है।

PyTorch में वेक्टर (और स्केलर) क्वांटाइजेशन

TimeGPT-1: पूर्वानुमान और विसंगति का पता लगाने के लिए उत्पादन-तैयार पूर्व-प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल। 100B से अधिक डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ के लिए जेनरेटिव प्रीट्रेनड ट्रांसफॉर्मर। यह केवल कुछ पंक्तियों के कोड के साथ खुदरा, बिजली, वित्त और IoT जैसे विभिन्न डोमेन की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है 🚀।

डीप लर्निंग विधियों के साथ टेक्स्ट रिकग्निशन (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन), ICCV 2019

डोमेन अडप्टेशन, टास्क अडप्टेशन और डोमेन जनरलाइजेशन के लिए ट्रांसफर लर्निंग लाइब्रेरी

लॉजिक, बैचिंग और स्केलिंग पर पूर्ण नियंत्रण के साथ कस्टम AI इन्फेरेंस सर्वर बनाने के लिए एक न्यूनतम Python फ्रेमवर्क।

TVM दस्तावेज़ीकरण सरलीकृत चीनी में / TVM 中文文档

अद्भुत नॉलेज डिस्टिलेशन

मल्टी-एजेंट LLM एप्लिकेशन बनाने का सबसे आसान और आलसी तरीका।

Hugging Face Hub के लिए आधिकारिक CLI और Python क्लाइंट।

PyTorch के साथ FID स्कोर की गणना करें।

OpenMMLab प्री-ट्रेनिंग टूलबॉक्स और बेंचमार्क

डीप टेक्स्ट मिलान मॉडल के डिज़ाइन, तुलना और साझाकरण को सुविधाजनक बनाना।

मशीन लर्निंग संसाधन

Scenic: कंप्यूटर विज़न अनुसंधान और उससे आगे के लिए एक Jax लाइब्रेरी