huggingface-transformers

⚡ प्योर-Rust WebGPU इन्फेरेंस इंजन — OpenAI-API संगत, GGUF नेटिव, किसी भी GPU पर चलता है। कोई Python नहीं। कोई llama.cpp नहीं। सिंगल बाइनरी।

Chronos: टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान के लिए प्री-ट्रेन किए गए मॉडल

जटिल और अभिनव RAG पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक लो-कोड MCP फ्रेमवर्क

ML, LLM और Vision LLM के साथ संरचित डेटा निष्कर्षण, निर्देश कॉलिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लो

चीनी NLP समाधान (लार्ज मॉडल, डेटा, मॉडल, ट्रेनिंग, इन्फेरेंस)

🧠💬 मशीन लर्निंग के बारे में मेरे द्वारा लिखे गए लेख, जिन्हें MachineCurve.com से संग्रहित किया गया है।

स्वचालित सामग्री मॉडरेशन और संदर्भ-आधारित प्रमाणीकरण प्रणाली के साथ सोशल नेटवर्किंग प्लेटफॉर्म

LLMs के साथ टेक्स्ट डेटासेट को लेबल, साफ़ और समृद्ध करें।

[CVPR 2025] MambaVision का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन: एक हाइब्रिड Mamba-Transformer विजन बैक बोन

CPU और GPU पर ट्रांसफॉर्मर इन्फेरेंस (Bert, Albert, GPT2, Decoders, आदि) के लिए एक तेज़ और उपयोगकर्ता-अनुकूल रनटाइम।

सभी 3 Jigsaw Toxic Comment Challenges में टॉक्सिक टिप्पणियों का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित मॉडल और कोड। ⚡ Pytorch Lightning और 🤗 Transformers का उपयोग करके निर्मित। हमारे API का उपयोग करने के लिए, कृपया हमें contact@unitary.ai पर ईमेल करें।

बहुभाषी टेक्स्ट, इमेज और 🔜 वीडियो में कंटेंट को समझने और जनरेट करने के लिए पॉकेट-साइज़ मल्टीमॉडल AI, जो OpenAI CLIP और LLaVA से 5 गुना तक तेज़ है 🖼️ & 🖋️

BERT से GPT-4 तक के ट्रांसफॉर्मर मॉडल, Hugging Face से OpenAI तक के एनवायरनमेंट। फाइन-ट्यूनिंग, ट्रेनिंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के उदाहरण। ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4, और DALL-E के साथ एक बोनस सेक्शन, जिसमें GPT-4 को शुरू करना, स्पीच-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-स्पीच, DALL-E के साथ टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन, Google Cloud AI, HuggingGPT और बहुत कुछ शामिल है।

OpenAI, Gemini, Streamlit, Containers, Serverless, Postgres, LangChain, Pinecone, और Next.js का उपयोग करके क्लाउड एप्लाइड जेनरेटिव AI इंजीनियरिंग (GenEng) सीखें

सभी के लिए सर्वरलेस LLM सर्विंग।

टेक्स्ट डेटा के लिए बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में HuggingFace ट्रांसफॉर्मर्स के साथ टेक्स्ट और सारणीबद्ध डेटा के लिए मल्टीमॉडल मॉडल

multilspy Python में एक lsp क्लाइंट लाइब्रेरी है जिसका उपयोग भाषा सर्वर के आस-पास एप्लिकेशन बनाने के लिए किया जाना है।

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