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Corenet
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["研究人员和工程师可以利用 CoreNet 进行深度学习模型的研究和开发","适用于需要进行图像和文本数据训练的计算机视觉任务","适合对深度学习有基础了解并希望扩展到更广泛应用领域的开发者"]
AI模型AI开发助手#深度学习#神经网络#计算机视觉#模型训练#Apple Silicon普通产品开源
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产品介绍
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简介
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
截图
产品特色
支持训练多种规模的深度神经网络模型
适用于多种任务，如基础模型、对象分类、对象检测和语义分割
提供了可复现的训练配方和预训练模型权重
包含研究论文的链接和预训练模型
支持在 Apple Silicon 上高效运行 CoreNet 模型的 MLX 示例
模型实现按任务组织，易于在 YAML 配置中使用
使用教程
首先，确保安装了 Git LFS 并激活
使用 Python 3.10+ 和 PyTorch (版本 >= v2.1.0) 设置开发环境
克隆 CoreNet 仓库到本地
根据需要安装可选依赖，如音频和视频处理库
参考 tutorials 目录中的 Jupyter 笔记本和指南开始学习和使用 CoreNet
通过修改 YAML 配置文件来定制训练和评估过程
利用提供的 MLX 示例在 Apple Silicon 上运行 CoreNet 模型
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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