需求人群:
["AI开发者:可以快速获取所需的模型和数据集,提高开发效率。","数据科学家:能够稳定下载大量数据集,便于进行数据分析和机器学习实验。","学术研究人员:可以轻松访问用于研究的模型和数据集,推动科研进展。"]
使用场景示例:
案例一:AI开发者使用hfd工具成功下载了用于自然语言处理的模型。
案例二:数据科学家通过设置环境变量,顺利下载了用于数据分析的大规模数据集。
案例三:学术研究人员利用网页直接下载功能,获取了用于实验的特定模型。
产品特色:
提供模型和数据集的快速稳定下载服务
支持网页直接下载
支持huggingface-cli命令行工具下载
提供hfd下载工具,基于git+aria2
支持通过设置环境变量来实现非侵入式下载
提供搜索功能,方便用户快速定位所需资源
提供常见问题的解答,帮助用户解决下载过程中的疑问
使用教程:
步骤一:访问HuggingFace镜像站的网页。
步骤二:使用搜索功能找到所需的模型或数据集。
步骤三:根据需要选择合适的下载方式,如网页直接下载、使用huggingface-cli或hfd工具。
步骤四:如果是使用命令行工具,按照教程配置好环境变量或Access Token。
步骤五:执行下载命令或点击网页上的下载按钮开始下载。
步骤六:监控下载进度,确保下载过程稳定无中断。
步骤七:下载完成后,进行必要的安装或配置,以便在项目中使用模型或数据集。
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MedTrinity-25M是一个大规模多模态数据集,包含多粒度的医学注释。它由多位作者共同开发,旨在推动医学图像和文本处理领域的研究。数据集的构建包括数据提取、多粒度文本描述生成等步骤,支持多种医学图像分析任务,如视觉问答(VQA)、病理学图像分析等。
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HelpSteer2是由NVIDIA发布的一个开源数据集,旨在支持训练能够对齐模型以使其更加有帮助、事实正确和连贯,同时在响应的复杂性和冗余度方面具有可调节性。该数据集与Scale AI合作创建,当与Llama 3 70B基础模型一起使用时,在RewardBench上达到了88.8%的表现,是截至2024年6月12日最佳的奖励模型之一。
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emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集,它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注,收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型,对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。
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allenai/tulu-3-sft-olmo-2-mixture是一个大规模的多语言数据集,包含了用于训练和微调语言模型的多样化文本样本。该数据集的重要性在于它为研究人员和开发者提供了丰富的语言资源,以改进和优化多语言AI模型的性能。产品背景信息包括其由多个来源的数据混合而成,适用于教育和研究领域,且遵循特定的许可协议。
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OLMo 2 1124 7B Preference Mixture 是一个大规模的文本数据集,由 Hugging Face 提供,包含366.7k个生成对。该数据集用于训练和微调自然语言处理模型,特别是在偏好学习和用户意图理解方面。它结合了多个来源的数据,包括SFT混合数据、WildChat数据以及DaringAnteater数据,覆盖了广泛的语言使用场景和用户交互模式。
一个公益项目,致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
数据科学与机器学习云平台
Saturn Cloud是一个解决数据科学和机器学习所需复杂基础设施管理和扩展的云平台。它提供了使用R和Python进行数据科学的环境,支持GPU、Dask集群等功能。Saturn Cloud可以帮助数据科学家、数据科学领导者和软件工程师简化开发、部署和数据处理的流程。该产品提供不同的功能和定价计划以满足各种需求。
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生成合成数据,管理数据,提高数据质量,构建最佳AI项目数据集。
YData是一个数据中心AI平台,提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData,您可以生成高质量的合成数据集,对数据进行管理和改进,构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息,请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。
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多模态多视角视频数据集和基准挑战
Ego-Exo4D 是一个多模态多视角视频数据集和基准挑战,以捕捉技能人类活动的自我中心和外部中心视频为中心。它支持日常生活活动的多模态机器感知研究。该数据集由 839 位佩戴摄像头的志愿者在全球 13 个城市收集,捕捉了 1422 小时的技能人类活动视频。该数据集提供了专家评论、参与者提供的教程样式的叙述和一句话的原子动作描述等三种自然语言数据集,配对视频使用。Ego-Exo4D 还捕获了多视角和多种感知模态,包括多个视角、七个麦克风阵列、两个 IMUs、一个气压计和一个磁强计。数据集记录时严格遵守隐私和伦理政策,参与者的正式同意。欲了解更多信息,请访问官方网站。
数学文本智能标记数据集
AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。
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一万亿Token和34亿张图像的多模态数据集
MINT-1T是由Salesforce AI开源的多模态数据集,包含一万亿个文本标记和34亿张图像,规模是现有开源数据集的10倍。它不仅包含HTML文档,还包括PDF文档和ArXiv论文,丰富了数据集的多样性。MINT-1T的数据集构建涉及多种来源的数据收集、处理和过滤步骤,确保了数据的高质量和多样性。
Python机器学习库
scikit-learn是一个简单高效的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建,具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用,采用BSD许可证。
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