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简介
DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。
截图
产品特色
提供PyTorch模型定义
包含预训练权重
支持训练和采样代码
支持大规模参数扩展
优化的推理能力
提供专家路由分析工具
包含合成数据生成脚本
使用教程
1. 访问GitHub页面，克隆或下载DiT-MoE模型代码。
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2. 根据提供的README.md文件设置运行环境。
3. 使用提供的脚本进行模型训练或采样。
4. 利用专家路由分析工具来优化模型性能。
5. 根据需要调整配置文件，以适应不同的训练或推理任务。
6. 运行合成数据生成脚本，以增强模型的泛化能力。
7. 分析和评估模型性能，根据结果进行进一步的模型调优。
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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跳出率
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印度
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德国
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地理流量分布全球图
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