nanoVLM
The simplest, fastest repository for training/finetuning small-sized VLMs.
Über
nanoVLM ist das einfachste Repository zum Trainieren/Feinabstimmen eines kleinen Vision-Language Modells mit einer leichten Implementierung in reinem PyTorch. Der Code selbst ist sehr lesbar und zugänglich, das Modell besteht aus einem Vision Backbone (models/vision_transformer.py ~150 Zeilen), einem Language Decoder (models/language_model.py ~250 Zeilen), einer Modality Projection (models/modality_projection.py ~50 Zeilen) und dem VLM selbst (models/vision_language_model.py ~100 Zeilen) sowie einer einfachen Trainingsschleife (train.py ~200 Zeilen).
Open Source Health
- Stars
- 5,018
- Forks
- 509
- License
- Apache-2.0
- Last commit
- 1 years ago
Alternativen zu nanoVLM
Peftvon Hugging Face🤗 PEFT: Fortschrittliches, parameter-effizientes Fine-Tuning.
Sophia Script For Windowsvon Dmitry Nefedovzap: Das leistungsstarke PowerShell-Modul zur Feinabstimmung von Windows 10 und Windows 11 auf GitHub
KTransformersvon kvcache.aiEin flexibles Framework für die Durchführung heterogener LLM-Inferenz-/Feinabstimmungsoptimierungen.
LongWritervon THUKEG[ICLR 2025] LongWriter: Entfessle die Generierung von über 10.000 Wörtern aus langen Kontext-LLMs.
Regress Lmvon Google DeepMindBibliothek für die numerische Vorhersage von Sequenzen, anwendbar auf beliebige tokenisierbare Eingaben, ermöglicht Pretraining und Fine-Tuning über mehrere Aufgaben.
Ressourcen & Links
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