transformers

Transformers लाइब्रेरी के लिए त्वरित आरंभ ट्यूटोरियल

GGML लाइब्रेरी का उपयोग करके C/C++ में कार्यान्वित Transformer मॉडल के लिए Python बाइंडिंग।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल के बारे में व्यावहारिक पाठ्यक्रम।

TikZ के साथ वैज्ञानिक आकृतियों और रेखाचित्रों के लिए ग्राफ़िक्स प्रोग्राम्स का संश्लेषण।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, ज्ञान ग्राफ़, संवाद प्रणाली, बड़े मॉडल और अन्य तकनीकों का अनुसंधान और अनुप्रयोग।

अधिकतम अपडेट पैरामीट्रिजेशन (µP)

Pytorch में Google Deepmind के Alphafold 3 का कार्यान्वयन

सर्वश्रेष्ठ मल्टी-एजेंट पत्रों का संकलन

Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback के माध्यम से प्रतिबंधित वैल्यू एलाइनमेंट

Lag-Llama: संभाव्य समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए फाउंडेशन मॉडल की ओर

उच्च-सटीकता वाले लो-बिट LLM अनुमान के लिए एक SOTA परिमाणीकरण एल्गोरिदम, जिसे CPU/XPU/CUDA के लिए सहज रूप से अनुकूलित किया गया है, मल्टी-डेटाटाइप समर्थन और vLLM, SGLang, और Transformers के साथ पूर्ण संगतता के साथ।

[PAMI'23] TransFuser: स्वायत्त ड्राइविंग के लिए ट्रांसफार्मर-आधारित सेंसर फ्यूजन के साथ अनुकरण; [CVPR'21] एंड-टू-एंड स्वायत्त ड्राइविंग के लिए मल्टी-मोडल फ्यूजन ट्रांसफार्मर

[CVPR 2025 Oral] Infinity ∞ : उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि संश्लेषण (Image Synthesis) के लिए स्केलिंग बिटवाइज़ ऑटोरिग्रेसिव मॉडलिंग

यूनिवर्सल टाइम सीरीज फोरकास्टिंग ट्रांसफॉर्मर का एकीकृत प्रशिक्षण

Google Deepmind द्वारा SoundStorm का कार्यान्वयन, Pytorch में कुशल समानांतर ऑडियो जनरेशन

MLeap: ML पाइपलाइनों को प्रोडक्शन में तैनात करें

प्राकृतिक भाषा डेटा को स्केल करने, मूल्यांकन करने और बनाए रखने के लिए डेटा साइंटिस्ट की ओपन-सोर्स पसंद। ट्रेनिंग डेटा को सॉफ्टवेयर आर्टिफैक्ट की तरह मानें।

फाउंडेशन मॉडल सीखने के लिए एक पाठ्यक्रम, शून्य से सीमा तक

OuteTTS मॉडल के लिए इंटरफ़ेस।

कोरियाई BERT प्री-ट्रेन किए गए केस्ड (KoBERT)

MetaAI के Self-Rewarding Language Model में प्रस्तावित ट्रेनिंग फ्रेमवर्क का कार्यान्वयन।

Apple Silicon वाले Mac पर LLM को फाइन-ट्यून करें। SFT, DPO, GRPO, Vision, TTS, STT, Embedding और OCR फाइन-ट्यूनिंग — MLX पर नेटिव रूप से। Unsloth-compatible API।

MetaAI के "Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model" (Transfusion) का Pytorch कार्यान्वयन

डिफ्यूजन मॉडल का स्केलेबल और मेमोरी-ऑप्टिमाइज़्ड प्रशिक्षण

PyTorch में transformers का एक शानदार कार्यान्वयन

155+ विजन-लैंग्वेज मॉडल (VLM/MLLM) आर्किटेक्चर की क्यूरेटेड विजुअल कैटलॉग: पेपर, आरेख, ट्रेनिंग रेसिपी, डेटासेट, और मल्टीमॉडल AI एजेंटों के लिए रिलीज़ टाइमलाइन।

Jlama Java के लिए एक आधुनिक LLM इन्फेरेंस इंजन है

Medical Imaging में Transformers के अनुप्रयोगों पर संसाधनों का एक संग्रह।

Pruna डेवलपर्स के लिए बनाया गया एक मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है, जो आपको न्यूनतम ओवरहेड के साथ तेज़, अधिक कुशल मॉडल डिलीवर करने में सक्षम बनाता है।

Nvidia, AMD, Intel GPU और Intel/AMD/Apple CPU के लिए HF, vLLM और SGLang के माध्यम से HW एक्सीलरेशन समर्थन के साथ LLM मॉडल क्वांटाइजेशन (कंप्रेशन) टूलकिट।