CoreNet 是一个用于训练深度神经网络的库。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
精准控制文本生成视频的相机姿态
CameraCtrl 致力于为文本生成视频模型提供精准相机姿态控制,通过训练相机编码器实现参数化相机轨迹,从而实现视频生成过程中的相机控制。产品通过综合研究各种数据集的效果,证明视频具有多样的相机分布和相似外观可以增强可控性和泛化能力。实验证明 CameraCtrl 在实现精确、领域自适应的相机控制方面非常有效,是从文本和相机姿态输入实现动态、定制视频叙事的重要进展。
生成合成数据,训练和对齐模型的工具
DataDreamer是一个强大的开源Python库,用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用,极其高效,且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点,并简化了数据集和模型的共享。
先进机器智能的下一步
Meta 发布了 Video Joint Embedding Predictive Architecture (V-JEPA) 模型,这是推进机器智能的关键一步,带来对世界更具实地认识。
StemGen: 一款聆听音乐生成模型
StemGen是一款端到端音乐生成模型,训练成能够聆听音乐背景并做出适当回应的模型。它建立在非自回归语言模型类型的架构上,类似于SoundStorm和VampNet。更多细节请参阅论文。该页面展示了该架构模型的多个示例输出。
统一的深度学习训练框架
AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。
开放大模型生态,驱动智能化未来
火山方舟提供模型训练、推理、评测、精调等全方位功能与服务,并重点支撑大模型生态。精选模型,保障模型稳定性,丰富的平台应用与工具,信息安全,强劲算力,专业服务。主要功能包括模型广场、模型体验、模型训练推理、模型应用等。适用于汽车、金融、大消费、泛互联网、教育办公等行业场景。
释放您的数据潜力,拥有您的生成人工智能
Data Sherlocks是一款强大的数据分析和生成AI工具,帮助用户发现数据的潜力,并提供自己的生成AI模型。它提供多种功能和优势,包括数据可视化、模型训练、生成AI应用等。定价灵活,适用于个人和企业用户。
构建和部署AI模型的机器学习框架
Cerebrium是一个机器学习框架,通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容,并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。
Apple官方机器学习模型训练框架
Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。
一站式无代码计算机视觉平台
navan.ai是一款无代码计算机视觉平台,帮助企业、开发者和学生快速构建和训练计算机视觉模型。无需编写代码,只需上传图片即可在几分钟内构建和训练模型。用户可以在nStudio中快速测试模型性能,并通过下载模型文件或使用API部署模型。navan.ai注重数据隐私,用户可以使用自己的数据进行模型训练,无需与平台共享数据。未来,用户还可以在navan.ai上将自己的计算机视觉模型进行商业化,为其他开发者提供使用,并从中获得收益。
构建计算机视觉应用的全方位AI视觉平台
Datature是一个全方位的AI视觉平台,帮助团队和企业快速构建计算机视觉应用,无需编码。它提供了管理数据集、标注、训练和部署的功能。Datature的主要功能包括数据集管理、数据标注工具、模型训练、模型部署等。其优势在于提供了一站式解决方案,让团队和企业能够高效地开发和部署计算机视觉应用。定价方面,请访问官方网站获取详细信息。
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