model-training

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, क्लासिफिकेशन, ट्रेनिंग और एक्सपोर्ट के लिए PyTorch में Ultralytics YOLOv5।

प्रशिक्षण, सत्यापन, अनुमान और बहु-प्रारूप निर्यात के साथ वास्तविक समय वस्तु पहचान के लिए YOLOv3, YOLOv3-SPP, और YOLOv3-tiny का PyTorch कार्यान्वयन

🚀 मशीन लर्निंग के लिए शानदार सिस्टम ⚡️ AI सिस्टम पेपर्स और इंडस्ट्री प्रैक्टिस। ⚡️ मशीन लर्निंग, LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल), GenAI (जेनरेटिव AI) के लिए सिस्टम। 🍻 OSDI, NSDI, SIGCOMM, SoCC, MLSys, आदि। 🗃️ Llama3, Mistral, आदि। 🧑‍💻 वीडियो ट्यूटोरियल।

🔥🔥PaddlePaddle और PyTorch पर आधारित उच्च-प्रदर्शन फेस रिकग्निशन लाइब्रेरी🔥🔥

Stable Diffusion (https://arxiv.org/abs/2112.10752) के लिए Textual Inversion (https://arxiv.org/abs/2208.01618) के माध्यम से Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) का कार्यान्वयन। चेहरे, वस्तुओं और शैलियों के प्रशिक्षण पर केंद्रित ट्विक्स।

AI के लिए संसाधन शेड्यूलिंग और क्लस्टर प्रबंधन

LLaMA-Factory प्रशिक्षण लूप के भीतर गतिशील नमूना चयन, डोमेन मिश्रण अनुकूलन और उदाहरण पुनरावृत्ति के साथ डेटा-केंद्रित LLM प्रशिक्षण।

NVIDIA Nemotron के लिए डेवलपर एसेट हब — Nemotron मॉडल के साथ निर्माण के लिए ट्रेनिंग रेसिपी, उपयोग कुकबुक, डेटासेट और पूर्ण एंड-टू-एंड संदर्भ उदाहरणों के लिए एक वन-स्टॉप संसाधन

AI-नेटिव और क्लाउड-नेटिव FS: क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज के लिए एक उच्च-प्रदर्शन फ़ाइल सिमेंटिक लेयर, जो हाई-स्पीड कैश के साथ एकीकृत है। CNCF सैंडबॉक्स प्रोजेक्ट।