Biblioteki napisane w Jupyter Notebook
amazon-sagemaker-script-mode
Przykłady Amazon SageMaker dla gotowych kontenerów trybu ramowego, czyli trybu skryptowego i nie tylko (kontenery i modele BYO itp.).
- 161
- Apache License 2.0
datasets
Różne interesujące zestawy danych, głównie dane z University of Illinois (przez wadefagen).
- 159
mstables
Skrobak MorningStar.com, który konsoliduje dziesiątki tysięcy rekordów finansowych w relacyjnej bazie danych SQLite. Klasa „dataframes” z łatwością konwertuje dane SQLite na pandas DataFrames (przykłady można znaleźć w notatniku Jupyter).
- 158
- MIT
elastic_transformers
Rozciągliwość BERT. Semantyczne wyszukiwanie elastyczne z transformatorami zdań.
- 158
- Apache License 2.0
Introduction_to_statistical_learning_summary_python
Podsumowanie każdego rozdziału książki — Wprowadzenie do nauki statystycznej (ISL) wraz z kodem i danymi w języku Python.
- 157
language-planner
Oficjalny kod „Modele językowe jako planiści zero-shot: wydobywanie praktycznej wiedzy dla wcielonych agentów”.
- 155
- MIT
memorize
Kod i rzeczywiste dane dla „Poprawa uczenia się człowieka poprzez optymalizację odstępów między powtórzeniami”, PNAS 2019.
- 155
- MIT
causalai
Salesforce CausalAI Library: szybka i skalowalna platforma do analizy przyczynowej szeregów czasowych i danych tabelarycznych.
- 155
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
generativeAgent_LLM
Implementacja dokumentu „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behaviour” z Guidance i Langchain. Pełne funkcje i współpraca z lokalnymi LLM.
- 154
- MIT
labelme2coco
Jak utworzyć niestandardowy zestaw danych COCO do segmentacji instancji (autor: Tony607).
- 154
- GNU General Public License v3.0
UniPC
UniPC: ujednolicona struktura predyktorów i korektorów do szybkiego próbkowania modeli dyfuzji.
- 151
- MIT
Local-LLM-Comparison-Colab-UI
Porównaj wydajność różnych LLM, które można wdrożyć lokalnie na sprzęcie konsumenckim. Uruchom się z Colab WebUI..
- 151
scribepod
Niektóre skrypty, których używam do scribepod @ https://scribepod.substack.com/, automatycznego podcastu AI.
- 150
detr-tensorflow
Implementacja Tensorflow DETR: Wykrywanie obiektów za pomocą transformatorów.
- 149
- MIT