transformers

21 पाठ, जनरेटिव AI के साथ निर्माण शुरू करें

PyTorch를 사용하여 처음부터 단계별로 ChatGPT와 유사한 LLM 구현하기

100+ LLMs और VLMs की यूनिफाइड एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग (ACL 2024)

🧑‍🏫 साइड-बाय-साइड नोट्स के साथ डीप लर्निंग पेपर के 60+ कार्यान्वयन/ट्यूटोरियल 📝; जिसमें ट्रांसफॉर्मर (original, xl, switch, feedback, vit, ...), ऑप्टिमाइज़र (adam, adabelief, sophia, ...), gan (cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 सुदृढीकरण सीखना (ppo, dqn), capsnet, डिस्ट 유नेशन, ... 🧠 शामिल हैं।

इसे सीखें। इसे बनाएं। इसे दूसरों के लिए शिप करें।

Pytorch में केवल एक सिंगल ट्रांसफॉर्मर एनकोडर के साथ विजन क्लासिफ़िकेशन में SOTA प्राप्त करने का एक सरल तरीका, Vision Transformer का कार्यान्वयन

CVPR 2026 पेपरों और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स का संग्रह

🤗 PEFT: अत्याधुनिक पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग।

मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग ओपन बुक।

एजेंटों, सहायकों और एंटरप्राइज़ सर्च के लिए प्राइवेट AI प्लेटफॉर्म। इन-बिल्ट Agent Builder, Deep research, Document analysis, Multi-model सपोर्ट और एजेंटों के लिए API कनेक्टिविटी।

बड़े पैमाने पर ट्रांसफॉर्मर मॉडल को प्रशिक्षित करने पर चल रहा शोध

वेब के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग। सर्वर की आवश्यकता के बिना सीधे अपने ब्राउज़र में 🤗 Transformers चलाएं!

RWKV (उच्चारण RwaKuv) बेहतरीन LLM प्रदर्शन वाला एक RNN है, जिसे GPT ट्रांसफार्मर की तरह सीधे प्रशिक्षित किया जा सकता है (पैरेललाइज़ेबल)। हम RWKV-7 "Goose" पर हैं। यह RNN और ट्रांसफार्मर के सर्वोत्तम गुणों को जोड़ता है - बेहतरीन प्रदर्शन, लीनियर टाइम, स्थिर स्पेस (कोई kv-cache नहीं), तेज़ प्रशिक्षण, अनंत ctx_len, और मुफ्त वाक्य एम्बेडिंग।

शानदार मॉडल ज़ू के साथ उपयोग में आसान और शक्तिशाली LLM और SLM लाइब्रेरी।

सिमेंटिक सर्च, LLM ऑर्केस्ट्रेशन और लैंग्वेज मॉडल वर्कफ़्लो के लिए ऑल-इन-वन AI फ्रेमवर्क

PyTorch पर आधारित एक स्पीच टूलकिट।

इस रिपॉजिटरी में HuggingFace की Transformers लाइब्रेरी के साथ बनाए गए मेरे डेमो शामिल हैं।

500+ प्री-ट्रेन्ड कन्वेन्शनल और ट्रांसफॉर्मर-आधारित बैकबोन के साथ सिमेंटिक सेगमेंटेशन मॉडल।

अनुसंधान और उत्पादन के लिए अनुकूलित तेज़ अत्याधुनिक टोकनराइज़र

OpenVINO™ AI इन्फरेंस को ऑप्टिमाइज़ और डिप्लॉय करने के लिए एक ओपन सोर्स टूलकिट है।

टेक्स्ट, इमेज और संरचित डेटा में संवेदनशील डेटा (PII) का पता लगाने, उसे हटाने, मास्क करने और अज्ञात बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क। NLP, पैटर्न मिलान और अनुकूलन योग्य पाइपलाइन का समर्थन करता है।

Android के लिए ओपन सोर्स रियल-टाइम अनुवाद ऐप जो स्थानीय रूप से चलता है

Ray पर आधारित एक उपयोग में आसान, स्केलेबल और उच्च-प्रदर्शन वाला एजेंटिक RL फ्रेमवर्क (PPO, DAPO, REINFORCE++, VLM, TIS, vLLM, Ray और Async RL)

कोड की एक ही लाइन बदलकर किसी भी LLM के लिए GPT को स्वैप करें। Xinference आपको क्लाउड, ऑन-प्रिमाइस या अपने लैपटॉप पर ओपन-सोर्स, स्पीच और मल्टीमॉडल मॉडल चलाने की अनुमति देता है — यह सब एक एकीकृत, प्रोडक्शन-रेडी इन्फेरेंस API के माध्यम से।

LLM को ट्रेन करने का एक सीधा तरीका, डेटा डाउनलोड करने से लेकर टेक्स्ट जनरेट करने तक।

SANA: लीनियर डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर के साथ कुशल हाई-रिज़ॉल्यूशन इमेज सिंथेसिस।

[NeurIPS 2024 बेस्ट पेपर अवार्ड][GPT बीट्स डिफ्यूजन🔥] [विजुअल जनरेशन में स्केलिंग कानून📈] "विजुअल ऑटोरेग्रेसिव मॉडलिंग: नेक्स्ट-स्कôi प्रेडिक्शन के माध्यम से स्केलेबल इमेज जनरेशन" का आधिकारिक कार्यान्वयन। ऑटोरेग्रेसिव इमेज जनरेशन के लिए एक *अति-सरल, उपयोगकर्ता के अनुकूल और अत्याधुनिक* कोडिंग बेस!

BertViz: Transformer मॉडल में अटेंशन को विज़ुअलाइज़ करें

PaLM आर्किटेक्चर के ऊपर RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) का कार्यान्वयन। मूल रूप से PaLM के साथ ChatGPT जैसा।

Apple के MLX फ्रेमवर्क पर बनी एक टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS), स्पीच-टू-टेक्स्ट (STT) और स्पीच-टू-स्पीच (STS) लाइब्रेरी, जो Apple Silicon पर कुशल भाषण विश्लेषण प्रदान करती है।