transformers
🤗 Transformers: das Modelldefinitions-Framework für modernste Modelle des maschinellen Lernens in Text-, Bild-, Audio- und multimodalen Modellen, sowohl für Inferenz als auch für Training.
HYSEN LABS VERZEICHNIS
Geprüfte Repositories, Klassifikationen und Analysen der Organisation huggingface.
🤗 Transformers: das Modelldefinitions-Framework für modernste Modelle des maschinellen Lernens in Text-, Bild-, Audio- und multimodalen Modellen, sowohl für Inferenz als auch für Training.
The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more
🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.
This repository contains the Hugging Face Agents Course.
🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools
🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.
Trainieren Sie Transformer-Sprachmodelle mit Reinforcement Learning. Aufbauend auf dem Transformers-Ökosystem unterstützt TRL eine Vielzahl von Modellarchitekturen und -modalitäten und kann auf verschiedene Hardware-Setups skaliert werden.
Build local voice agents with open-source models
💥 Fast State-of-the-Art Tokenizers optimized for Research and Production
The open source codebase powering HuggingChat
Robust recipes to align language models with human and AI preferences
A blazing fast inference solution for text embeddings models
This repo contains the Hugging Face Deep Reinforcement Learning Course.
The Hugging Face course on Transformers
The official CLI and Python client for the Hugging Face Hub.
Efficient few-shot learning with Sentence Transformers
Lighteval is your all-in-one toolkit for evaluating LLMs across multiple backends
Use Hugging Face with JavaScript
🤗 Evaluate: A library for easily evaluating machine learning models and datasets.
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code