flash-attention
Schnelle und speichereffiziente exakte Aufmerksamkeit. FlashAttention Dieses Repository stellt die offizielle Implementierung von FlashAttention und FlashAttention-2 aus den folgenden Artikeln bereit.
HYSEN LABS VERZEICHNIS
Sprache-Tag · kuratierte Repositories und tiefgehende Analysen.
Schnelle und speichereffiziente exakte Aufmerksamkeit. FlashAttention Dieses Repository stellt die offizielle Implementierung von FlashAttention und FlashAttention-2 aus den folgenden Artikeln bereit.
Kalte Abschiede in warme Fähigkeiten verwandeln? Es gibt eine Ära der Wiedergeburt. Willkommen im digitalen Leben 1.0.
Graph Neural Network Library für PyTorch. Dazu laden wir den Cora-Datensatz und erstellen ein einfaches zweischichtiges GCN-Modell mit dem vordefinierten GCNConv: Wir können das Modell nun in einer Trainingsschleife optimieren, ähnlich dem Standard-PyTorch-Trainingsverfahren.
Open-Source-Repository mit Plugins, die in erster Linie für Wissensarbeiter zur Verwendung in Claude Cowork gedacht sind.
Prefect ist ein Workflow-Orchestrierungs-Framework zum Aufbau stabiler Datenpipelines in Python.
verl/HybridFlow: Ein flexibles und effizientes RL-Post-Training-Framework.
Automatisieren Sie browserbasierte Arbeitsabläufe mit KI. Automatisieren Sie browserbasierte Arbeitsabläufe mithilfe von LLMs und Computer Vision. Skyvern automatisiert browserbasierte Arbeitsabläufe mithilfe von LLMs und Computer Vision.
MaxKB ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen von Agenten der Enterprise-Klasse. .
Ein reaktives Notebook für Python: Führen Sie reproduzierbare Experimente durch, fragen Sie mit SQL ab, führen Sie es als Skript aus, stellen Sie es als App bereit und versionieren Sie es mit Git. Als reines Python gespeichert. Alles in einem modernen, KI-nativen Editor.
LLM-Inferenzserver mit kontinuierlichem Batching und SSD-Caching für Apple Silicon, verwaltet über die macOS-Menüleiste.
HivisionIDPhotos: ein leichtes und effizientes KI-Tool für ID-Fotos. KI.
onnx/onnx bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.
数字生命卡兹克开源的 AI Skills 合集 | Agentenfähigkeiten: Neat-Freak 洁癖 (Dokumente/Speicherabschluss), HV-Analyse, Khazix-Writer und mehr, Claude Code, Codex und über 40 Agenten.
Der SWE-Agent nimmt ein GitHub-Problem und versucht, es mithilfe des LM Ihrer Wahl automatisch zu beheben. Es kann auch für offensive Cybersicherheit oder kompetitive Codierungsherausforderungen eingesetzt werden. [NeurIPS 2024].
Google Skills bietet Agentenanweisungen für die Arbeit mit Google Cloud und anderen Google-Produkten über unterstützte Tools und APIs.
AI Agent Framework, die Pydantic-Methode. Doch obwohl praktisch jedes Python-Agent-Framework und jede LLM-Bibliothek Pydantic Validation nutzten, konnten wir, als wir begannen, LLMs in Pydantic Logfire zu verwenden, nichts finden, was uns das gleiche Gefühl vermittelte.
Verwandelt Daten- und KI-Algorithmen im Handumdrehen in produktionsbereite Webanwendungen.
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.
Hermes WebUI: um Hermes Agent über das Internet oder Ihr Telefon zu nutzen!
CAMEL ist ein Forschungsrahmen zur Untersuchung der Art und Weise, wie Gruppen von KI-Agenten kommunizieren, kooperieren und skalieren.