huggingface

टाइमस्टैम्प डेटा के बिना, टाइमस्टैम्प डेटा के साथ, और स्पीच डेटा के बिना ट्रेनिंग का समर्थन करने के लिए Whisper स्पीच रिकग्निशन मॉडल को फाइन-ट्यून करें। इन्फेरेंस को तेज करें और Web डिप्लॉयमेंट, Windows डेस्कटॉप डिप्लॉयमेंट, और Android डिप्लॉयमेंट का समर्थन करें।

명의 (MING): 중국어 의료 문진 대형 모델

HuggingFace Models और Datasets डाउनलोड करने के लिए एक साधारण Go यूटिलिटी

30+ जनरेटिव AI के लिए एक सेल्फ-होस्टेड वेबयूआई

पूरी तरह से AI एजेंट द्वारा निर्मित एक स्लीक डेटासेट व्यूअर। WebDAV, S3, SSH, लोकल या Hugging Face से बड़ी फ़ाइलों की स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है।

csghub-server CSGHub के लिए बैकएंड सर्वर है जो उपयोगकर्ताओं को डेटासेट, मॉडल प्रबंधित करने और मॉडल इन्फरेंस, फाइनट्यून और एप्लिकेशन स्पेस चलाने में मदद करता है

कॉन्फ़िगर करने योग्य कंटेनरों के साथ ऑन-प्रिमाइसेस कन्वर्सेशनल RAG।

भू-स्थानिक के लिए एक बहु-पृष्ठ streamlit ऐप

KakaoBrain KoGPT (कोरियन जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफॉर्मर)

Hugging Face मॉडल के लिए इन्फरेंस मेमोरी आवश्यकताओं का अनुमान लगाने के लिए एक पायथन आधारित CLI

MindSpore + 🤗Huggingface: निर्बाध अनुकूलता और त्वरण के साथ MindSpore पर कोई भी Transformers/Diffusers मॉडल चलाएं।

एक बैकएंड जो सार्वजनिक API के माध्यम से Hugging Face डेटासेट पेजों पर डेटासेट व्यूअर को पावर देता है।

Python, React, TypeScript, Hono, SQLite3 और Redis पर आधारित एक 'All in One' स्मार्ट टूलकिट। यह 20 से अधिक प्लेटफॉर्मों से वीडियो को 4K में पार्स करने और बिना वॉटरमार्क के डाउनलोड करने की सुविधा देता है। इसमें Cloudflare Turnstile, Google/GitHub लॉगिन, OpenAI SDK, MCP सर्विस और AI-आधारित कार्य जैसे चैट, पेंटिंग, पेपर रिडक्शन और अन्य दक्षता उपकरण शामिल हैं।

एक ही पाइपलाइन में उच्च-गुणवत्ता वाले सिंथेटिक्स उत्पन्न करें, प्रशिक्षित करें, मापें और मूल्यांकन करें

कोड पूर्णता (और अधिक?) के लिए LLMs का उपयोग करने वाला LSP सर्वर

मेरी पुस्तक "A Hands-On Guide to Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face" का आधिकारिक रिपॉजिटरी।

IntelliJ आधारित IDEs/Android Studio के लिए AI Commits।

ChattyUI - ब्राउज़र में LLM चलाने के लिए आपका निजी AI चैट

Debian पर अपना स्थानीय और पूरी तरह से निजी LLM सर्वर सेटअप करने के लिए एंड-टू-एंड डॉक्यूमेंटेशन। इसमें चैट, वेब सर्च, RAG, मॉडल मैनेजमेंट, MCP सर्वर, इमेज जनरेशन और TTS की सुविधा है।

शुद्ध Java में Llama 3+ इन्फरेंस

Stable Diffusion की व्याख्या के लिए डिफ्यूजन अटेंटिव एट्रिब्यूशन मैप्स

छवियों के बजाय संगीत को सिंथेटize करने के लिए नए Hugging Face diffusers पैकेज का उपयोग करके difusión मॉडल लागू करें।

Ollama, Hugging Face Transformers और Coqui TTS टूलकिट द्वारा संचालित आकर्षक बातचीत के लिए लोकल वॉयस चैटबॉट।

SageMaker Studio Lab के साथ काम करने के लिए उदाहरण नोटबुक्स। नीचे दिए गए लिंक पर एक खाता बनाएँ!

Transformers PHP, PHP डेवलपर्स के लिए उनके प्रोजेक्ट्स में मशीन लर्निंग जोड़ने का एक टूलकिट है।

LLM-PowerHouse: क्यूरेटेड ट्यूटोरियल, सर्वोत्तम प्रथाओं और कस्टम प्रशिक्षण व अनुमान के लिए कोड के माध्यम से LLMs की क्षमता को अनलॉक करें।

SpatialVLA: एक स्थानिक-संवर्धित विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल जिसे 1.1 मिलियन वास्तविक रोबोट एपिसोड पर प्रशिक्षित किया गया है। RSS 2025 में स्वीकृत।

एक सामान्य-उद्देश्यीय AI इमेज जनरेशन फ्रेमवर्क जो Hugging Face, Gitee, Model Scope और अन्य का समर्थन करता है।

RAGLight रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के लिए एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है। यह विभिन्न LLMs, एम्बेडिंग्स और वेक्टर स्टोर्स को प्लग इन करना आसान बनाता है, और अब इसमें बाहरी टूल्स और डेटा स्रोतों को जोड़ने के लिए सीमलेस MCP एकीकरण शामिल है।

LLM मॉडल पर एंड-टू-एंड जेनरेटिव AI इंडस्ट्री प्रोजेक्ट्स और डिप्लॉयमेंट।