Amazon SageMaker

Construye, entrena e implementa modelos de aprendizaje automático mediante una infraestructura, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados.

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Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático totalmente administrado que ayuda a desarrolladores y científicos de datos a construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de alta calidad de forma rápida y económica. Ofrece un entorno de desarrollo completo que incluye una interfaz visual, cuadernos Jupyter, aprendizaje automático automatizado, entrenamiento de modelos e implementación. Los usuarios pueden construir soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo con SageMaker sin necesidad de administrar ninguna infraestructura.

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Amazon SageMaker — Construye, entrena e implementa modelos de aprendizaje automático mediante una infraestructura, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

llama3-desde-cero — Implementación del modelo Llama3 desde cero

TFLearn — API avanzado que simplifica el aprendizaje profundo con TensorFlow

AlphaMissense — Predice todos los posibles sustituciones de aminoácidos humanos y variantes de sentido erróneo.

Máquina Entrenable — Crea fácilmente tus propios modelos de aprendizaje automático

MakeML — Crea redes neuronales de detección de objetos sin código

Comunidad ModelScope de Modas — Proporciona servicios de exploración, inferencia, entrenamiento, despliegue y aplicación de modelos.

ByteDance Flux — Flux es una biblioteca de superposición de comunicación rápida para el paralelismo de tensores/expertos en GPU.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

Proyecto DeepSeek — Un proyecto multifuncional que integra la API de DeepSeek, incluyendo un chatbot inteligente, procesamiento de archivos e implementación de modelos.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.