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高速かつメモリ効率の高い正確な注意。 FlashAttendant このリポジトリは、次の論文からの FlashAttendant および FlashAttendant-2 の公式実装を提供します。
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高速かつメモリ効率の高い正確な注意。 FlashAttendant このリポジトリは、次の論文からの FlashAttendant および FlashAttendant-2 の公式実装を提供します。
将冷の离别化を暖かいスキルに、欢迎を追加数字生命1.0!冷たい別れを温かいスキルに変える?再生の時代を迎えています。デジタルライフ 1.0 へようこそ。
PyTorch 用のグラフ ニューラル ネットワーク ライブラリ。このために、Cora データセットをロードし、事前定義された GCNConv を使用して単純な 2 層 GCN モデルを作成します。標準の PyTorch トレーニング手順と同様に、トレーニング ループでモデルを最適化できるようになりました。
主に知識労働者が Claude Cowork で使用することを目的としたプラグインのオープンソース リポジトリ。
Prefect は、Python で復元力のあるデータ パイプラインを構築するためのワークフロー オーケストレーション フレームワークです。
verl/HybridFlow: 柔軟で効率的な RL ポストトレーニング フレームワーク。
AI を使用してブラウザベースのワークフローを自動化します。 LLM とコンピュータ ビジョンを使用してブラウザベースのワークフローを自動化 Skyvern は、LLM とコンピュータ ビジョンを使用してブラウザベースのワークフローを自動化します。
MaxKB は、エンタープライズ グレードのエージェントを構築するためのオープンソース プラットフォームです。 。
Python 用のリアクティブ ノートブック: 再現可能な実験の実行、SQL によるクエリ、スクリプトとしての実行、アプリとしてのデプロイ、git によるバージョン管理。純粋な Python として保存されます。すべてが最新の AI ネイティブ エディターで実行されます。
Apple Silicon 用の継続バッチ処理と SSD キャッシュを備えた LLM 推論サーバーは、macOS メニュー バーから管理されます。
HivisionIDPhotos: 軽量で効率的な AI 証明写真ツール。 AI 。
onnx/onnxは実運用向けに使える実用的なオープンソース実装で、再利用可能な導入ルートを持つプロジェクトです。
デジタル生命卡兹克开源の AI スキル集合 |エージェント スキル: ニート フリーク 洁癖 (ドキュメント/メモリ クローズアウト)、HV 分析、khazix ライターなど、クロード コード、コーデックス、および 40 人以上のエージェント。
SWE エージェントは GitHub の問題を受け取り、選択した LM を使用して自動的に修正しようとします。また、攻撃的なサイバーセキュリティや競争力のあるコーディングの課題にも使用できます。 [NeurIPS 2024]。
Google スキルでは、サポートされているツールや API を通じて Google Cloud やその他の Google プロダクトを操作するためのエージェントの手順を提供します。
AI エージェント フレームワーク、Pydantic 方式。しかし、事実上すべての Python エージェント フレームワークと LLM ライブラリが Pydantic Validation を使用しているにもかかわらず、Pydantic Logfire で LLM を使い始めたとき、同じ感覚を与えるものは見つかりませんでした。
データと AI アルゴリズムをすぐに本番環境に対応した Web アプリケーションに変換します。
強化学習を使用してトランスフォーマー言語モデルをトレーニングします。 Transformers エコシステム上に構築された TRL は、さまざまなモデル アーキテクチャとモダリティをサポートし、さまざまなハードウェア セットアップにわたってスケールアップできます。
Hermes WebUI: Web または携帯電話から Hermes Agent を使用します。
CAMEL は、AI エージェントのグループがどのように通信、協力、拡張するかを研究するための研究フレームワークです。