为了评估该模型的能力,研究人员还引入了API基准,一个由HuggingFace、TorchHub和TensorHub API组成的综合数据集 Gorilla LLMs的各项强大的能力不用再多介绍,包括自然对话能力 研究人员选择了三个主要的模型中心来构建数据集:TorchHub、TensorHub和HuggingFace。 研究人员详尽地包括了TorchHub(94个API调用)和TensorHub(696个API调用)中的每一个API调用。
多框架支持 项目成员非常贴心,模型分别基于 MobileNetV3、ResNet50 实现,还支持了PyTorch、TorchHub、TorchScript、ONNX、TensorFlow、TensorFlow.js
Torch.NN、贡献者、Build、TensorBoard和TorchHUB文档更新。
为了构建这个数据集,研究者选取了三个主要的模型 Hub:TorchHub、TensorHub 和 HuggingFace。 他们详尽地囊括了 TorchHub(94 个 API 调用)和 TensorHub(696 个 API 调用)中的所有 API 调用;而对于 HuggingFace,由于模型数量庞大且许多模型都没有规格数据
为了构建这个数据集,研究者选取了三个主要的模型 Hub:TorchHub、TensorHub 和 HuggingFace。 他们详尽地囊括了 TorchHub(94 个 API 调用)和 TensorHub(696 个 API 调用)中的所有 API 调用;而对于 HuggingFace,由于模型数量庞大且许多模型都没有规格数据
它也包含了 70 多种来自 GluonCV、HuggingFace、TorchHub 以及 Keras 的预训练模型。
为了将恶意软件传输至目标的手段,攻击者可以将感染后的模型发布至 GitHub 或 TorchHub 等任意托管神经模型的网站。
Gorilla支持TorchHub,TensorflowHub,Huggingface总共1645个API,且可以泛化到新的API上。
现在 DJL 的模型库同时支持高达 70 个来自 GluonCV、 HuggingFace、TorchHub 以及Keras 的模型。
现在 DJL 的模型库同时支持高达 70 个来自 GluonCV、 HuggingFace、TorchHub 以及 Keras 的模型。
现在 DJL 的模型库同时支持高达 70 多个来自 GluonCV、 HuggingFace、TorchHub 以及 Keras 的模型。
# 加载 embedding 模型并删除最后一层输出 embeddings_model = torch.hub.load('NVIDIA/DeepLearningExamples:torchhub',
create_unverified_context # 并删除最后一层模型输出 embeddings_model = torch.hub.load('NVIDIA/DeepLearningExamples:torchhub
APIBench由HuggingFace、TorchHub和TensorHub的API组成。 ToolAlpaca通过多智能体仿真环境开发了多样化和全面的工具使用数据集。
下面将展示如何从torchhub加载预训练的模型并对其进行前向推理过程。 在这里将使用DeiT-base,但是你也可以使用作者提供的任何其他模型。