Forwarded from Machinelearning
Этот проект был создан, с целью изучения понимания внутренней работы PyTorch и других популярных фреймворков глубокого обучения.
Главная цель проекта - создание с нуля минималистичного, но при этом мощного фреймворк глубокого обучения, который можно использовать как для исследований, так и для продакшена.
Фреймворк написан на C и Python и спроектирован так, чтобы его было легко понять и модифицировать.
Знаменитая цитат Ричарда Фейнмена - То, что я не могу создать, я не понимаю.
Создание собственного языка программирования, игрового движка и конечно фреймворка машинного обучения позволит понять, как работает современное программное обеспечение, до мельчайших деталей.
◾️GitHub
◾️Demo
◾️Docs
@ai_machinelearning_big_data
#c99 #python #framework
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥4❤1
🧠 ThinkMesh: Параллельное мышление для LLM
ThinkMesh — это библиотека на Python, позволяющая запускать различные пути рассуждений параллельно, используя внутренние сигналы уверенности для перераспределения вычислительных ресурсов. Она поддерживает оффлайн-работу с Hugging Face Transformers и API.
🚀 Основные моменты:
- Параллельное рассуждение с динамическим перераспределением бюджета
- Оффлайн-работа с Transformers и интеграция с OpenAI
- Асинхронное выполнение с динамическими микро-пакетами
- Поддержка пользовательских верификаторов и редукций
- Кэширование и метрики для отслеживания производительности
📌 GitHub: https://github.com/martianlantern/ThinkMesh
#python
ThinkMesh — это библиотека на Python, позволяющая запускать различные пути рассуждений параллельно, используя внутренние сигналы уверенности для перераспределения вычислительных ресурсов. Она поддерживает оффлайн-работу с Hugging Face Transformers и API.
🚀 Основные моменты:
- Параллельное рассуждение с динамическим перераспределением бюджета
- Оффлайн-работа с Transformers и интеграция с OpenAI
- Асинхронное выполнение с динамическими микро-пакетами
- Поддержка пользовательских верификаторов и редукций
- Кэширование и метрики для отслеживания производительности
📌 GitHub: https://github.com/martianlantern/ThinkMesh
#python
GitHub
GitHub - martianlantern/ThinkMesh: This is a framework that implements various parallel reasoning strategies from the literature
This is a framework that implements various parallel reasoning strategies from the literature - martianlantern/ThinkMesh
🔥8❤3👍2
🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
❤5👍2🔥1
🎙️ VibeVoice: Инновационная модель TTS для длинных разговоров
VibeVoice — это передовая система синтеза речи, способная генерировать выразительное аудио для длительных разговоров, включая подкасты. Она решает проблемы традиционных TTS-систем, обеспечивая высокую согласованность голосов и естественное взаимодействие между несколькими спикерами.
🚀 Основные моменты:
- Синтезирует речь до 90 минут с 4 различными спикерами.
- Использует токенизаторы непрерывной речи для повышения эффективности.
- Поддерживает высокое качество звука при низкой частоте кадров.
- Применяет диффузионные модели для понимания контекста и потока диалога.
📌 GitHub: https://github.com/microsoft/VibeVoice
#python
VibeVoice — это передовая система синтеза речи, способная генерировать выразительное аудио для длительных разговоров, включая подкасты. Она решает проблемы традиционных TTS-систем, обеспечивая высокую согласованность голосов и естественное взаимодействие между несколькими спикерами.
🚀 Основные моменты:
- Синтезирует речь до 90 минут с 4 различными спикерами.
- Использует токенизаторы непрерывной речи для повышения эффективности.
- Поддерживает высокое качество звука при низкой частоте кадров.
- Применяет диффузионные модели для понимания контекста и потока диалога.
📌 GitHub: https://github.com/microsoft/VibeVoice
#python
❤5👍1🔥1