3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesModel Visualization Tools
Utilities for visualizing the internal states, embeddings, and performance metrics of PyTorch models.
Distinct from PyTorch Training Frameworks: Focuses on the visual analysis of model performance and embeddings rather than the training execution framework.
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Awesome Model Visualization Tools GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- fossasia/visdom
fossasia/visdom
10,268GitHub पर देखेंVisdom is a tool for scientific experiment tracking and real-time data monitoring. It provides a programmatic interface for broadcasting live plots, rich media, and training metrics from scripts to an interactive web dashboard. The project specializes in high-dimensional data analysis, offering capabilities to project complex feature sets into 2D space using t-SNE and visualize PyTorch model embeddings. It organizes visualizations into named environments, allowing users to isolate different experimental runs and compare plots across these environments in a single view. The system covers a br
Visualizes high-dimensional embeddings and training metrics using PyTorch and Numpy to analyze model performance.
Python - david-gpu/srez
david-gpu/srez
5,271GitHub पर देखेंSrez is a deep learning image super-resolution framework designed to upscale low-resolution images into sharp, high-resolution visual features. It functions as a neural network training tool that employs generative adversarial networks to synthesize realistic image details. The project includes a model evolution visualizer that generates animations and image batches to track visual improvements during the training process. It utilizes a combination of adversarial and L1 loss functions to optimize model weights and supports periodic state checkpointing for recovery and deployment. The system
Ships a tool that creates animations and image batches to track visual improvements during training.
Python - instruction-tuning-with-gpt-4/gpt-4-llm
Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
4,335GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग फ्रेमवर्क और सिंथेटिक डेटा जनरेटर है जो छोटे स्टूडेंट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग जोड़े बनाने के लिए उच्च-क्षमता वाले टीचर मॉडल का उपयोग करता है। यह सुपरवाइज्ड इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग और मानव फीडबैक से रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए डेटासेट और टूल प्रदान करता है। यह फ्रेमवर्क क्रॉस-भाषाई ट्यूनिंग में माहिर है, जो विभिन्न लिपियों में मॉडल सामान्यीकरण में सुधार करने के लिए अंग्रेजी और चीनी में उच्च-गुणवत्ता वाले इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग उदाहरण प्रदान करता है। इसमें प्राथमिकता डेटासेट बनाने के लिए एक रिवॉर्ड मॉडलिंग टूल और रिवॉर्ड सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली तुलनात्मक रेटिंग शामिल है। यह प्रोजेक्ट प्राथमिकता बेंचमार्क और अप्राकृतिक इंस्ट्रक्शन डेटासेट के माध्यम से भाषा मॉडल मूल्यांकन, साथ ही कच्चे लॉग को प्रदर्शन प्लॉट में बदलने के लिए प्रशिक्षण विज़ुअलाइज़ेशन को कवर करता है।
Generates performance figures and plots from extracted training data using a notebook-based workflow.
HTMLalpacachatgptgpt-4
