ओपन सोर्स। नई संभावनाएँ।

न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग पेपर्स के सरल PyTorch इंप्लीमेंटेशन का संग्रह, जिसमें दस्तावेजीकृत साइड-बाय-साइड स्पष्टीकरण हैं और जिसमें ट्रांसफॉर्मर, GANs, डिफ्यूजन मॉडल, RL, ऑप्टिमाइजर और अन्य कवर किए गए हैं।

प्लैंकजीपीटी एक छोटा GPT भाषा मॉडल (~540M पैरामीटर) है जिसे उपभोक्ता लैपटॉप हार्डवेयर पर शुरू से प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें Fineweb-edu पर प्रीट्रेनिंग और चैट फाइन-ट्यूनिंग की क्षमता है।

vLLM एक उच्च-थ्रूपुट और मेमोरी-कुशल लाइब्रेरी है जिसे Large Language Model (LLM) इन्फरेंस और सर्विंग के लिए डिज़ाइन किया गया है।

OpenAI के Whisper ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन (ASR) मॉडल के लिए एक उच्च-प्रदर्शन C/C++ कार्यान्वयन, जिसे हल्के और क्रॉस-प्लेटफॉर्म परिनियोजन के लिए डिज़ाइन किया गया है।

PaddleSeg फ्लाईगेंज इकोसिस्टम के अंतर्गत एक एंड-टू-एंड छवि विभाजन विकास किट है, जिसमें 45+ मॉडल एल्गोरिदम और 140+ पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं, जो सिमेंटिक विभाजन, इंटरैक्टिव विभाजन, पैनोरमिक विभाजन, छवि मैटिंग और 3D चिकित्सा विभाजन को कवर करता है, और डेटा एनोटेशन से लेकर प्रशिक्षण, संपीड़न और परिनियोजन तक की पूरी प्रक्रिया का समर्थन करता है।

CTranslate2 का उपयोग करके OpenAI के Whisper मॉडल का एक तेज़ पुन: कार्यान्वयन, जो बेहतर ट्रांसक्रिप्शन गति और कम मेमोरी उपयोग प्रदान करता है।

Hugging Face Transformers टेक्स्ट, विजन, ऑडियो और मल्टीमॉडल कार्यों के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल-डेफिनिशन फ्रेमवर्क है। यह 1 मिलियन से अधिक प्री-ट्रेंड चेकपॉइंट्स के साथ इन्फरेंस और ट्रेनिंग के लिए एक एकीकृत API प्रदान करता है।

SGLang बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और मल्टीमॉडल मॉडल के लिए एक उच्च-प्रदर्शन सर्विंग फ्रेमवर्क है, जिसे कम विलंबता और उच्च थ्रूपुट इन्फरेंस के लिए डिज़ाइन किया गया है।