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    MindSpore/mindformers
    Python
    GVP

    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

    最近更新: 5小时前

    nashturing/mindformers_deepseeekzg
    Python
    forked from MindSpore/mindformers

    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

    最近更新: 16天前

    nashturing/mindformers_cleancode
    Python
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    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

    最近更新: 24天前

    nashturing/MindSpeed-MM-MS forked from Ascend/MindSpeed-MM

    华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。支持mindspore后端,支持模型:开发中

    最近更新: 1个月前

    nashturing/mindformers_deepseek2_infer
    Python
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    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

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    nashturing/mindformers_fixfix
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    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

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    nashturing/mindspore_moe_infer
    Python
    forked from MindSpore/mindspore

    MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

    最近更新: 2个月前

    nashturing/docs forked from MindSpore/docs

    MindSpore document

    最近更新: 2个月前

    nashturing/mindformers_auxlossfree
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    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

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    nashturing/mindformers_deepseekdoc
    Python
    forked from MindSpore/mindformers

    MindSpore Transformers套件的目标是构建一个大模型训练、推理、部署的全流程套件: 提供业内主流的Transformer类预训练模型, 涵盖丰富的并行特性。 期望帮助用户轻松的实现大模型训练。 文档:https://mindformers.readthedocs.io/zh-cn/latest/

    最近更新: 3个月前