model-training
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Ultralytics YOLOv5 em PyTorch para detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação, treinamento e exportação.
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Implementação em PyTorch do YOLOv3, YOLOv3-SPP e YOLOv3-tiny para detecção de objetos em tempo real, com treinamento, validação, inferência e exportação em múltiplos formatos.
★ 10.602+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #3
🚀 Awesome System for Machine Learning ⚡️ Artigos sobre sistemas de IA e práticas da indústria. ⚡️ Sistemas para Machine Learning, LLM (Large Language Model), GenAI (Generative AI). 🍻 OSDI, NSDI, SIGCOMM, SoCC, MLSys, etc. 🗃️ Llama3, Mistral, etc. 🧑💻 Tutoriais em vídeo.
★ 4.330+12Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #4
Biblioteca de reconhecimento facial de alto desempenho em PaddlePaddle e PyTorch
★ 3.591+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #5
Implementação de Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) por meio de Textual Inversion (https://arxiv.org/abs/2208.01618) para Stable Diffusion (https://arxiv.org/abs/2112.10752). Ajustes focados no treinamento de rostos, objetos e estilos.
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Treinamento de LLM centrado em dados com seleção dinâmica de amostras, otimização de mistura de domínios e reponderação de exemplos dentro do loop de treinamento do LLaMA-Factory.
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Central de recursos para desenvolvedores NVIDIA Nemotron — um recurso completo com receitas de treinamento, guias de uso, conjuntos de dados e exemplos de referência de ponta a ponta para criar com modelos Nemotron
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FS nativo de IA e nativo de nuvem: Uma camada semântica de arquivos de alto desempenho para armazenamento de objetos em nuvem, integrada com cache de alta velocidade. Projeto Sandbox da CNCF.
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