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Ultralytics YOLOv5（基於 PyTorch）用於目標檢測、實例分割、分類、訓練與匯出

PyTorch 版 YOLOv3、YOLOv3-SPP 與 YOLOv3-tiny 的即時目標偵測實作，支援訓練、驗證、推論與多格式匯出

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高效能臉部辨識庫，支援 PaddlePaddle 與 PyTorch

Dreambooth（https://arxiv.org/abs/2208.12242）實作，透過 Textual Inversion（https://arxiv.org/abs/2208.01618）於 Stable Diffusion（https://arxiv.org/abs/2112.10752）。調整重點在於訓練臉部、物件與風格。

適用於 AI 的資源排程與叢集管理

在 LLaMA-Factory 訓練循環內部進行以資料為中心的 LLM 訓練，包含動態樣本選擇、領域混合最佳化與樣本重新加權。

NVIDIA Nemotron 開發者資產中心 — 用於建構 Nemotron 模型的訓練方法、使用手冊、資料集與完整端對端參考範例的一站式資源。

AI-Native & Cloud-Native FS：針對雲端物件儲存的高效能檔案語意層，整合高速快取。CNCF Sandbox 專案。