Diffusers 提供跨多种模态（例如视觉和音频）的预训练扩散模型，并用作扩散模型推理和训练的模块化工具箱。

Diffusers 提供跨多种模态（例如视觉和音频）的预训练扩散模型，并用作扩散模型推理和训练的模块化工具箱。 Diffusers 提供了以下能力： 最先进的扩散管道，只需几行代码即可在推理中运行。 可以互换使用的各种噪声调度程序，用于在推理中进行首选速度与质量权衡。 多种类型的模型，例如 UNet，可以用作端到端扩散系统中的构建块。 训练示例以展示如何训练最流行的扩散模型。 推理示例，展示如何为 image2image、in-painting 等高级任务创建自定义管道

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架 预训练已经成为人工智能技术的重要组成部分，为大量人工智能相关任务带来了显著提升。TencentPretrain是一个用于对文本、图像、语音等模态数据进行预训练和微调的工具包。TencentPretrain遵循模块化的设计原则。通过模块的组合，用户能迅速精准的复现已有的预训练模型，并利用已有的接口进一步开发更多的预训练模型。通过TencentPretrain，我们建立了一个模型仓库，其中包含不同性质的预训练模型（例如基于不同模态、编码器、目标任务）。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用。TencentPretrain继承了的部分工作，并在其基础上进一步开发，形成支持多模态的预训练模型框架。 TencentPretrain有如下几方面优势: 可复现 TencentPretrain已在许多数据集上进行了测试，与原始预训练模型实现（例如BERT、GPT-2、ELMo、T5、CLIP）的表现相匹配 模块化 TencentPretrain使用解耦的模块化设计框架。框架分成Embedding、Encoder、Target等多个部分。各个部分之间有着清晰的接口并且每个部分包括了丰富的模块。可以对不同模块进行组合，构建出性质不同的预训练模型 多模态 TencentPretrain支持文本、图像、语音模态的预训练模型，并支持模态之间的翻译、融合等操作 模型训练 TencentPretrain支持CPU、单机单GPU、单机多GPU、多机多GPU训练模式，并支持使用DeepSpeed优化库进行超大模型训练 模型仓库 我们维护并持续发布预训练模型。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用 SOTA结果 TencentPretrain支持全面的下游任务，包括文本/图像分类、序列标注、阅读理解、语音识别等，并提供了多个竞赛获胜解决方案 预训练相关功能 TencentPretrain提供了丰富的预训练相关的功能和优化，包括特征抽取、近义词检索、预训练模型转换、模型集成、文本生成等 ||#框架

《乱七八糟工具箱 v1.3.98 图片处理、资源下载聚合类工具箱》

《乱七八糟工具箱 v1.3.98 图片处理、资源下载聚合类工具箱》 亮点：多功能图片处理与资源下载，一站式解决你的需求，高效便捷 标签：#图片处理 #资源下载 #乱七八糟工具箱 #Windows平台 更新日期：2025-05-23 01:00:32 链接：https://pan.quark.cn/s/6fce3ed8e2c1

：更好的通用预训练语言模型

：更好的通用预训练语言模型 Pile-T5通过在Pile数据集上预训练T5模型，并使用LLAMA分词器，改进了原始T5的编码能力。 Pile-T5总体上明显优于原始T5v1.1模型，尤其在代码任务上的提升更大。这主要得益于Pile中包含代码数据以及LLAMA分词器包含编程常用字符。 在多个下游任务的微调中，Pile-T5不同规模的模型表现优异，如在SuperGLUE、CodeXGLUE、MMLU和BigBench Hard上的结果。 尽管与专门微调的Flan-T5相比略逊色，但Pile-T5仍优于T5v1.1，表明其预训练质量更高，更适合多任务微调。 公开了Pile-T5模型在不同训练步长的中间检查点，这有利于模型演化和解释性研究。 Pile-T5 Large模型在某些任务上的表现不佳，可能存在bug，用户需谨慎使用。

MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱。主分支代码目前支持 Py

MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱。主分支代码目前支持 PyTorch 1.6 以上的版本。在B站有解读视频。 MMYOLO 统一了各类 YOLO 算法模块的实现, 并提供了统一的评测流程，用户可以公平便捷地进行对比分析。 MMYOLO 提供了从入门到部署到进阶和算法解析等一系列文档，方便不同用户快速上手和扩展。 MMYOLO 将框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块和训练测试策略，用户可以便捷地构建自定义模型。 ||