LLaSA_training

LLaSA: Amplía el tiempo de entrenamiento y la carga computacional de tiempo de prueba del sistema de síntesis de voz basado en LLaMA.

Producto ComúnProgramaciónSíntesis de vozAprendizaje profundo

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LLaSA_training es un proyecto de entrenamiento de síntesis de voz basado en LLaMA, cuyo objetivo es mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de síntesis de voz mediante la optimización de los recursos computacionales de tiempo de entrenamiento e inferencia. Este proyecto utiliza conjuntos de datos de código abierto y conjuntos de datos internos para el entrenamiento, admite múltiples configuraciones y métodos de entrenamiento, y ofrece una alta flexibilidad y escalabilidad. Sus principales ventajas incluyen una eficiente capacidad de procesamiento de datos, un potente efecto de síntesis de voz y compatibilidad con múltiples idiomas. Este proyecto es adecuado para investigadores y desarrolladores que necesitan soluciones de síntesis de voz de alto rendimiento, y se puede utilizar para desarrollar asistentes de voz inteligentes, sistemas de transmisión de voz y otras aplicaciones.

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LLaSA_training — LLaSA: Amplía el tiempo de entrenamiento y la carga computacional de tiempo de prueba del sistema de síntesis de voz basado en LLaMA.

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.

Fish Speech — Herramienta de síntesis de voz que ofrece servicios de generación de voz de alta calidad.

Demostración de TTS MaskGCT — Demostración de texto a voz (TTS) basada en el modelo MaskGCT

F5-TTS — Modelo de síntesis de texto a voz (TTS) de alta calidad basado en aprendizaje profundo

Llama 3.2 3b Voice — Herramienta de síntesis de voz basada en el modelo Llama.

OptiSpeech — Modelo ligero de texto a voz de extremo a extremo

OpenDiLoCo — Implementación de código abierto para el entrenamiento de modelos de IA distribuidos de baja comunicación

Project Aria — Project Aria es un proyecto lanzado por Meta para la investigación de la percepción automática y la realidad aumentada desde una perspectiva en primera persona.

Spark-TTS — Spark-TTS es un modelo de síntesis de voz de flujo único desacoplado y eficiente basado en modelos de lenguaje grandes.

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.

Llasa — Modelo base de TTS basado en el framework Llama, compatible con 160.000 horas de datos de voz tokenizados.

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.

Octave TTS — Octave TTS es el primer modelo de síntesis de voz capaz de comprender el significado del texto y generar voz con emoción y estilo.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

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.

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.