FairScale
PyTorch extensions for high performance and large scale training.
Training von Machine Learning-ModellenML-FrameworksOpen Source
Über
FairScale ist eine PyTorch-Erweiterungsbibliothek für hohe Leistung und großflächiges Training. Diese Bibliothek erweitert die grundlegenden PyTorch-Funktionen und fügt neue SOTA (State Of The Art) Skalierungstechniken hinzu. FairScale stellt die neuesten Techniken für verteiltes Training in Form von komposierbaren Modulen und einfach zu verwendenden APIs zur Verfügung. Diese APIs sind ein grundlegender Bestandteil des Werkzeugkastens eines Forschers, wenn er versucht, Modelle mit begrenzten Ressourcen zu skalieren.
Open Source Health
- Stars
- 3,406
- Forks
- 293
- License
- Not stated
- Last commit
- 1 years ago
Python
Alternativen zu FairScale
Rclipvon Yurij MikhalevichSemantische Fotosuche für die Kommandozeile
ChineseNERvon jingyuanzhangEin neuronales Netzwerkmodell zur Erkennung benannter Entitäten im Chinesischen.
Head Pose Estimationvon Yin GuobingEchtzeit-Schätzung der Kopfpose des Menschen mit ONNXRuntime und OpenCV.
Video Subtitle Extractorvon 天涯古巷视频硬字幕提取，生成srt文件。无需申请第三方API，本地实现文本识别。基于深度学习的视频字幕提取框架，包含字幕区域检测、字幕内容提取。A GUI tool for extracting hard-coded subtitle (hardsub) from videos and generating srt files.
U 2 Netvon Xuebin QinDer Code für unser neu akzeptiertes Papier in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Tiefer gehen mit geschachtelter U-Struktur zur Erkennung auffälliger Objekte."
Ressourcen & Links
Verwandte Kategorien
Nutzt du FairScale?
Behalte die Kosten neben dem Rest deines Stacks im Blick und lass dich vor der Verlängerung erinnern.
Zu meinem Stack hinzufügenAnbieter
Facebookresearch
Publisher of Fairseq
