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オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、分類、トレーニング、エクスポートのためのPyTorchにおけるUltralytics YOLOv5。

PyTorchによるYOLOv3、YOLOv3-SPP、およびYOLOv3-tinyの実装。トレーニング、検証、推論、マルチフォーマットエクスポートを備えたリアルタイム物体検出用。

🚀 機械学習のための素晴らしいシステム ⚡️ AIシステム論文と業界の実践。 ⚡️ 機械学習、LLM (Large Language Model)、GenAI (Generative AI) 用のシステム。 🍻 OSDI、NSDI、SIGCOMM、SoCC、MLSysなど。 🗃️ Llama3、Mistralなど。 🧑‍💻 ビデオチュートリアル。

🔥🔥PaddlePaddle と PyTorch による高性能顔認識ライブラリ🔥🔥

Stable Diffusion向けのTextual Inversion（https://arxiv.org/abs/2208.01618）を用いたDreambooth（https://arxiv.org/abs/2208.12242）の実装。顔、オブジェクト、スタイルの学習に特化した調整を行っています。

AI 向けの資源スケジューリングとクラスタ管理

LLaMA-Factoryのトレーニングループ内で、動的なサンプル選択、ドメイン混合最適化、および例の重み付け再調整を行うデータ中心のLLMトレーニング

NVIDIA Nemotron 向け開発者アセットハブ — Nemotron モデルを使用した構築のための、トレーニングレシピ、使用法クックブック、データセット、完全なエンドツーエンドの参照例が集まったワンストップリソース

AIネイティブ & クラウドネイティブ FS: 高速キャッシュを統合したクラウドオブジェクトストレージ向け高性能ファイルセマンティック層。CNCF Sandbox プロジェクト。