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Aprenda aprendizado profundo do zero, implementando o modelo GPT

Produto ComumProdutividadeAprendizado profundoRedes neurais

zero_to-gpt é um tutorial que visa ajudar os usuários a aprenderem aprendizado profundo do zero e, finalmente, a treinar seu próprio modelo GPT. À medida que a tecnologia de inteligência artificial sai dos laboratórios e é amplamente aplicada em vários setores, a demanda da sociedade por pessoas capazes de compreender e aplicar a tecnologia de IA está crescendo. Este tutorial combina teoria e prática, usando a resolução de problemas reais (como previsão do tempo e tradução de idiomas) para explicar profundamente os fundamentos teóricos do aprendizado profundo, como descida de gradiente e retropropagação. O conteúdo do curso começa com arquiteturas e métodos de treinamento de redes neurais básicas e progride para tópicos complexos, como transformadores, programação de GPU e treinamento distribuído.

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

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.

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

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

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

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

CoreNet — O CoreNet é uma biblioteca para treinamento de redes neurais profundas.

Neuralhub — Uma plataforma de aprendizado profundo em IA, oferecendo modelos e ferramentas abrangentes para construir uma comunidade inovadora em IA.

MindOne — MindOne: Ferramenta de geração de IA completa

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

Microsoft Cognitive Toolkit — Ferramenta de aprendizado profundo distribuída de código aberto

Fathom 2.0 — Solução completa para aprendizado profundo

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.

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.

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.

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.

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

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.