model-training

Ultralytics YOLOv5 trong PyTorch dùng để phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, phân loại, đào tạo và xuất.

Bản cài đặt PyTorch của YOLOv3, YOLOv3-SPP và YOLOv3-tiny dùng để phát hiện đối tượng thời gian thực với tính năng huấn luyện, xác thực, suy luận và xuất ra nhiều định dạng.

🚀 Hệ thống tuyệt vời cho Machine Learning ⚡️ Tài liệu hệ thống AI và Thực tiễn ngành. ⚡️ Hệ thống cho Machine Learning, LLM (Large Language Model), GenAI (Generative AI). 🍻 OSDI, NSDI, SIGCOMM, SoCC, MLSys, v.v. 🗃️ Llama3, Mistral, v.v. 🧑‍💻 Video hướng dẫn.

Thư viện nhận diện khuôn mặt hiệu năng cao trên PaddlePaddle & PyTorch

Triển khai Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) thông qua Textual Inversion (https://arxiv.org/abs/2208.01618) cho Stable Diffusion (https://arxiv.org/abs/2112.10752). Các tinh chỉnh tập trung vào việc huấn luyện khuôn mặt, vật thể và phong cách.

Lên lịch tài nguyên và quản lý cụm cho AI

Đào tạo LLM lấy dữ liệu làm trung tâm với lựa chọn mẫu động, tối ưu hóa hỗn hợp miền và trọng số lại mẫu bên trong vòng lặp đào tạo của LLaMA-Factory.

Trung tâm tài nguyên cho nhà phát triển cho NVIDIA Nemotron — Tài nguyên một điểm dừng cho các công thức huấn luyện, hướng dẫn sử dụng, tập dữ liệu và các ví dụ tham chiếu end-to-end hoàn chỉnh để xây dựng với các mô hình Nemotron

FS AI-Native & Cloud-Native: Lớp ngữ nghĩa tệp hiệu năng cao cho lưu trữ đối tượng đám mây, tích hợp bộ nhớ đệm tốc độ cao. Dự án CNCF Sandbox.