LLaMA-O1

Framework de modèle d'inférence à grande échelle, compatible avec PyTorch et Hugging Face.

Produit OrdinaireProgrammationModèle d'inférence à grande échelleRecherche d'arbre Monte-Carlo

LLaMA-O1 est un framework de modèle d'inférence à grande échelle qui combine des techniques telles que la recherche d'arbre Monte-Carlo (MCTS), l'apprentissage par renforcement autodidacte, et PPO. Il s'inspire du paradigme de double stratégie d'AlphaGo Zero et des grands modèles linguistiques. Ce modèle est principalement destiné aux problèmes de raisonnement mathématique de niveau olympique et offre une plateforme ouverte pour l'entraînement, l'inférence et l'évaluation. Il s'agit d'un projet expérimental personnel, sans lien avec aucune organisation ou institution tierce.

• Prise en charge de la recherche d'arbre Monte-Carlo (MCTS) pour l'optimisation de l'inférence.
• Intégration de techniques d'apprentissage par renforcement autodidacte pour améliorer les capacités d'auto-apprentissage du modèle.
• Utilisation de l'algorithme PPO pour améliorer l'optimisation des stratégies du modèle.
• Inspiration du paradigme stratégique d'AlphaGo Zero pour améliorer la qualité des décisions du modèle.
• Compatibilité avec PyTorch et Hugging Face pour faciliter l'utilisation et l'intégration par les développeurs.
• Mise à disposition d'une plateforme expérimentale personnelle permettant aux utilisateurs de réaliser des entraînements et des évaluations personnalisés.
• Fourniture de tutoriels et de guides allant d'AlphaGo Zero à RLHF.
• Prise en charge de la pré-formation avec LLaMaFactory.

Le public cible principal est constitué de data scientists
d'ingénieurs en machine learning et de chercheurs ayant besoin d'un puissant modèle d'inférence pour traiter des problèmes mathématiques et logiques complexes. LLaMA-O1 offre une plateforme ouverte permettant à ces utilisateurs d'expérimenter et d'innover
stimulant ainsi le développement des technologies de modèles d'inférence à grande échelle.

Exemple 1 : un data scientist utilise LLaMA-O1 pour le raisonnement et la résolution de problèmes mathématiques de niveau olympique.
Exemple 2 : un ingénieur en machine learning utilise le framework LLaMA-O1 pour l'entraînement et l'optimisation d'un modèle d'apprentissage par renforcement autodidacte.
Exemple 3 : un chercheur utilise LLaMA-O1 pour l'inférence et l'évaluation de grands modèles linguistiques
explorant de nouveaux algorithmes et applications.

1. Installation de l'environnement nécessaire : installer torch
transformers
accelerate
peft et datasets à l'aide de pip.
2. Clonage du code : cloner le dépôt LLaMA-O1 sur votre machine localement à l'aide de la commande git clone.

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LLaMA-O1 — Framework de modèle d'inférence à grande échelle, compatible avec PyTorch et Hugging Face.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

InspireMusic — Boîte à outils de génération de musique, de chansons et d'audio basée sur PyTorch, prenant en charge la génération audio haute fidélité.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized — Modèle de génération de texte quantifié de 7 milliards de paramètres

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modèle de génération de texte de 7 milliards de paramètres

glider-gguf — Modèle linguistique quantifié haute performance

FastHunyuan — Modèle de génération vidéo haute qualité rapide

Recursal AI — Rendre l'intelligence artificielle accessible à tous

InternVL2_5-26B — Modèle linguistique de grande taille multi-modalité, fusionnant compréhension visuelle et linguistique.

FineWeb2 — Ensemble de données pré-entraîné multilingue

Interface Web de l'Agent de Traduction — Une interface web d'agent de traduction basée sur Gradio.

O1-CODER — Un outil d'assistance à la programmation qui tente de reproduire le modèle OpenAI O1.

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

PocketPal AI — Application de chat IA offrant une expérience de conversation sécurisée et privée.

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Modèle de génération de dialogue anglais haute performance

OLMo 2 7B — Modèle linguistique de grande taille (7 milliards de paramètres) améliorant les capacités de traitement du langage naturel.

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B — Modèle de la série Skywork o1 Open, améliorant la résolution de problèmes complexes.

FLUX.1-dev-IP-Adapter — Adaptateur IP basé sur le modèle FLUX.1-dev, offrant une flexibilité comparable à celle du texte pour le traitement d'images.

Adaptateur IP SD3.5-Large — Adaptateur IP basé sur le modèle Stable Diffusion 3.5 Large

RMBG-2.0 — Modèle de séparation efficace des premiers plans et des arrière-plans d'images

Outils de Programmation Qwen2.5 Coder Artifacts — Ensemble d'outils de programmation fournis par Qwen sur Hugging Face

Sparsh — Représentations tactiles auto-supervisées pour la perception tactile basée sur la vision.

MobileLLM-350M — Modèle linguistique optimisé de moins d'un milliard de paramètres, conçu pour les applications embarquées.

Aya Expanse — Espace Hugging Face développé par CohereForAI

Démo TTS MaskGCT — Démonstration de texte à parole (TTS) basée sur le modèle MaskGCT

Meta Lingua — Bibliothèque de code de recherche de grands modèles linguistiques (LLM) performante et efficace

Reverb — Code d'inférence de modèles de reconnaissance vocale et de séparation de locuteurs open source.

torchao — Bibliothèque PyTorch native pour la quantification et l’entraînement/l’inférence parcimonieux.

gradio-bot — Transformez vos applications Hugging Face Space ou Gradio en robots Discord.