DiT-MoE

Modelo de transformador de difusão com parâmetros em larga escala

Produto ComumProgramaçãoAprendizado ProfundoModelo de Difusão

DiT-MoE é um modelo de transformador de difusão implementado usando PyTorch, capaz de escalar para 16 bilhões de parâmetros, competindo com redes densas e exibindo capacidade de inferência altamente otimizada. Representa a tecnologia de ponta em aprendizado profundo para lidar com conjuntos de dados em larga escala, possuindo importante valor de pesquisa e aplicação.

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DiT-MoE Situação do Tráfego Mais Recente

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DiT-MoE Alternativas

DiT-MoE — Modelo de transformador de difusão com parâmetros em larga escala

ml-mdm — Treinamento eficiente de modelos de difusão de texto para imagem de alta qualidade

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

InspireMusic — Conjunto de ferramentas e modelos de geração de música, canções e áudio baseado em PyTorch, que suporta a geração de áudio de alta qualidade.

InvSR — Modelo de super-resolução de imagem em múltiplas etapas baseado na inversão de difusão

torchao — Biblioteca de treinamento e inferência de quantização e esparsidade nativas do PyTorch

FluxMusic — Modelo de geração de música a partir de texto.

zero_to-gpt — Aprenda aprendizado profundo do zero, implementando o modelo GPT

YOLO-NAS Pose — Uma biblioteca de código aberto para treinar modelos de visão computacional em PyTorch.

Inception Labs — O Inception Labs lança uma nova geração de modelos de linguagem grandes difusivos, oferecendo capacidade de geração de linguagem ultrarrápida, eficiente e de alta qualidade.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

Project Starlight — Project Starlight é uma ferramenta de aprimoramento de vídeo baseada em IA que pode melhorar vídeos de baixa resolução e danificados para alta definição.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Mercury Coder — Mercury Coder é um modelo de linguagem de geração de código de alto desempenho baseado em modelo de difusão.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

VideoGrain — O VideoGrain é um método de amostra zero usado para realizar a edição de vídeo em nível de categoria, nível de instância e nível de componente.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

BioEmu — BioEmu é um modelo de aprendizado profundo generativo usado para simular conjuntos canônicos de proteínas de forma escalável.

MakeAnything — MakeAnything é um modelo de transformador de difusão para geração de sequências programáticas em múltiplas áreas.

FlashVideo — FlashVideo é um modelo de geração de vídeo de alta resolução e alta eficiência, focado na fluidez de detalhes e fidelidade.