de cero a GPT

Aprende aprendizaje profundo desde cero e implementa un modelo GPT

Producto ComúnProductividadAprendizaje profundoRedes neuronales

De cero a GPT es un tutorial que tiene como objetivo ayudar a los usuarios a aprender aprendizaje profundo desde cero y, finalmente, entrenar su propio modelo GPT. A medida que la tecnología de inteligencia artificial sale del laboratorio y se aplica ampliamente en todos los sectores, la demanda social de profesionales capaces de comprender y aplicar la IA crece cada día más. Este tutorial combina teoría y práctica, explicando a fondo los fundamentos teóricos del aprendizaje profundo, como el descenso de gradiente y la retropropagación, mediante la resolución de problemas reales (como la predicción meteorológica y la traducción de idiomas). El contenido del curso comienza con las arquitecturas y métodos de entrenamiento básicos de las redes neuronales, y profundiza gradualmente en temas complejos como los transformadores, la programación de GPU y el entrenamiento distribuido.

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de cero a GPT — Aprende aprendizaje profundo desde cero e implementa un modelo GPT

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.

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.

torchao — Biblioteca de PyTorch para cuantificación y entrenamiento/inferencia con esparcidad nativos

FluxMusic — Modelo para generar música a partir de texto

ml-mdm — Entrenamiento eficiente de modelos de difusión de texto a imagen de alta calidad

DiT-MoE — Modelo de transformador de difusión con parámetros a gran escala

CoreNet — CoreNet es una biblioteca para entrenar redes neuronales profundas.

Neuralhub — Plataforma de aprendizaje profundo con IA que ofrece numerosos modelos y herramientas para crear una comunidad innovadora en IA.

MindOne — MindOne: Herramienta integral de generación de IA

YOLO-NAS Pose — Una biblioteca de código abierto para entrenar modelos de visión por computadora en PyTorch.

Microsoft Cognitive Toolkit — Herramienta de aprendizaje profundo distribuida de código abierto

Fathom 2.0 — Solución integral de aprendizaje profundo

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.

Juego de Eliminación — Un marco de prueba de referencia que evalúa la inteligencia de los modelos lingüísticos grandes en juegos sociales complejos, inspirado en el juego 'Werewolf'.

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.

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.