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No 1. 大语言模型评估指南:关于大型语言模型(LLM)评估的指南,提供了从实践经验到理论知识的见解,旨在帮助用户确保 LLM 在特定任务上表现良好 No 2. 基于 PyTorch 的分布式 VAE(变分自编码器)训练器的实现,该训练器用于训练潜在扩散模型(如稳定扩散模型、FLUX、SORA 等)中的 VAE,并包含了一些修改和优化,如固定方差、LPIPS 损失、低通滤波器重建损失等,以提高训练稳定性和性能 No 3. SCUDA GPU-over-IP:一款能让远程机器上的GPU为只有CPU的机器所用的桥梁工具,实现跨网络使用GPU进行开发和测试 No 4. 早![太阳] No 5. Latitude:开源的提示工程平台,旨在帮助开发者和产品团队更容易地构建和管理 AI 特性,提供协作管理、测试、性能分析和实时评估等功能,支持云端和自托管两种部署方式 No 6. CogVideoX Factory:在 24GB GPU 内存下对 Cog 系列视
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