torch

Giao diện web Stable Diffusion

Một mô hình tổng hợp giọng nói cho hội thoại hàng ngày.

Một bản tái thiết kế lý thuyết về kiến trúc Claude Mythos, được xây dựng từ các nguyên lý đầu tiên sử dụng tài liệu nghiên cứu hiện có.

Cài đặt và tùy chỉnh môi trường deep learning trong vài giây.

Superduper: Framework end-to-end để xây dựng các ứng dụng và agent AI tùy chỉnh.

Mô hình hóa chuỗi thời gian xác suất bằng Python

Giải câu đố. Cải thiện PyTorch của bạn.

Danh sách tổng hợp các hướng dẫn về Deep Learning / Artificial Intelligence và Machine Learning - mở rộng nhanh chóng sang các lĩnh vực AI/Deep Learning / Machine Vision / NLP và các lĩnh vực đặc thù ngành như Khí hậu / Năng lượng, Ô tô, Bán lẻ, Dược phẩm, Y tế, Chăm sóc sức khỏe, Chính sách, Đạo đức và nhiều hơn nữa.

Một thư viện PyTorch mô-đun, hướng nguyên thủy và hướng Python dành cho Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Xem tóm tắt mô hình trong PyTorch!

Chạy stable diffusion nhanh trên CPU và AI PC

Cài đặt bằng C++ cho các hướng dẫn PyTorch dành cho mọi người

🤖 Thư viện Python để học và đánh giá các embedding biểu đồ tri thức

Hợp tác với wangxupeng (https://github.com/wangxupeng)

Concrete ML: Framework ML bảo vệ quyền riêng tư sử dụng mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), được xây dựng trên nền tảng Concrete, tích hợp với các framework ML truyền thống.

GemPy là phần mềm mô hình hóa địa chất cấu trúc 3D mã nguồn mở bằng Python, cho phép tạo tự động các mô hình địa chất phức tạp từ dữ liệu giao diện và hướng. Phần mềm này cũng hỗ trợ mô hình hóa ngẫu nhiên để giải quyết các vấn đề bất định về tham số và mô hình.

https://wavespeed.ai/ Khung tối ưu hóa hiệu suất suy luận tốt nhất cho HuggingFace Diffusers trên GPU NVIDIA.

Thư viện Reinforcement Learning (RL) dạng mô-đun (được triển khai bằng PyTorch, JAX và NVIDIA Warp) hỗ trợ Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground và các môi trường khác.

Ảnh hệ thống Ubuntu 20.04 cho Jetson Nano

Tổng hợp các bài báo nghiên cứu có trích dẫn cao hoặc từ các hội nghị hàng đầu về khả năng giải thích của mô hình mạng thần kinh trong học sâu (kèm mã nguồn).

Joint Deep Matcher cho điểm và đường thẳng 🖼️💥🖼️ (ICCV 2023)

BenchMARL là một thư viện để đánh giá hiệu năng Học tăng cường đa tác nhân (MARL). BenchMARL cho phép so sánh nhanh các thuật toán, tác vụ và mô hình MARL khác nhau dựa trên hai nguyên tắc cốt lõi: khả năng tái lập và tiêu chuẩn hóa.

Giao diện R cho Torch

Phương pháp tự chế (DIY) để theo dõi cử động miệng cho VR

Khả năng chịu lỗi cho PyTorch (HSDP, LocalSGD, DiLoCo, Streaming DiLoCo).

Giao diện web Gradio cho AdvancedLivePortrait

Akarin là một phần mềm máy chủ mạnh mẽ từ 'chiều không gian mới'.