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视频、图片和GIF的超分辨率放大（超清重建）以及视频帧率插值。技术基于Waifu2x、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RTX Video Super Resolution VSR、SRMD、RealSR、Anime4K、RIFE、IFRNet、CAIN、DAIN和ACNet等算法。

这是“基于移位窗口的分层视觉Transformer：Swin Transformer”的官方实现。

一个基于机器学习的视频超分辨率和帧插值框架，创作于2018年黑客谷II活动期间。

中文LLaMA-2和Alpaca-2大模型二期项目，支持64K超长上下文

一个使用大型语言模型 (LLM) 创建 Kubernetes 清单文件的 kubectl 插件

ClearML——AI工作负载的自动化CI/CD，简化您的流程。在一个MLOps/LLMOps解决方案中，集成了实验管理、数据管理、管道、编排、调度和服务功能。

基于PyTorch的MIT ADE20K数据集语义分割/场景解析实现

基于 Kubernetes 的标准化无服务器机器学习推理平台

用纯Python实现的基础机器学习算法

机器学习生命周期管理和编排工具

涵盖各种机器学习技术的实践和教程式笔记本

CVNets：一个用于训练计算机视觉网络的库

dstack是一个轻量级的开源替代方案，可替代Kubernetes和Slurm，简化了AI容器的编排，并支持多云和本地部署。它原生支持NVIDIA、AMD、TPU和Intel加速器。

文本分类算法综述

人工智能超分辨率图像放大工具

添加了BiSeNetV2。这是我实现的BiSeNet模型。

DLRover：一个自动化的分布式深度学习系统

命令行界面的大型语言模型

用于高性能工作负载（例如 AI/ML、大数据、高性能计算）的 Kubernetes 批处理调度器

Kubernetes上的AI推理操作符。这是在生产环境中部署机器学习模型最简单的方法。支持大型视觉模型 (VLMs)、大型语言模型 (LLMs)、嵌入和语音转文本。