Real-time 3D Multi-person Pose Estimation Demo开源项目 – 实时多人3D姿态估计

translate 是一个基于 PyTorch 的机器翻译库，提供了 Seq2Seq 模型。它依赖于 Facebook 的 FairSeq 库，并支持将模型导出到 Caffe2，以满足生产环境中使用 C++ 的需求。该库适用于多种语言的翻译任务，并提供了高效的训练和推理功能。

LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。

MLGB是一个包含50+点击率预估和推荐系统深度模型的、通过TensorFlow和PyTorch撰写的库，旨在提供高效的模型和工具，帮助开发者快速构建和优化推荐系统。

TorchCP是一个基于PyTorch的Python工具箱，旨在支持深度学习模型的保形预测研究，提供多种分类和回归方法。

traiNNer是一个基于PyTorch的深度学习框架，旨在实现图像和视频的超分辨率、恢复以及图像到图像的翻译。它提供了灵活的模型结构，支持多种功能，适用于不同的图像处理需求。

基于ColossalAI的软件缓存方法来动态管理CPU和GPU内存空间中的极大嵌入表，能够在单个GPU上高效训练包括91.10 GB嵌入表的DLRM模型，仅需分配3.75 GB的CUDA内存，适用于大规模数据集。

machina是一个基于PyTorch构建的深度强化学习框架，旨在简化和加速深度强化学习算法的研究和开发。它提供了多种深度强化学习算法的支持，并具备高效的并行计算能力。框架采用模块化设计，便于扩展和定制，同时提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户快速上手和深入理解强化学习原理。

FlashAttention是一个开源的推理加速工具，专为AI大模型设计，通过优化注意力机制的计算流程，显著提升推理速度，尤其适合需要实时响应的场景。其v2版本比v1快2倍，比标准注意力机制快5-9倍，在A100上达到225 TFLOPs/s的训练速度，并已在大多数LLM库中得到广泛应用。

该项目提供了一个完整的管道，用于在消费级硬件上微调ChatGLM LLM，结合了LoRA（低秩适应）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，旨在提升ChatGLM的能力，使其类似于ChatGPT。

typical-sampling 是一个为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进自然语言处理工具，支持典型采样算法，旨在优化模型训练和推理过程，提供易于集成的 API 以提升开发效率。

river-torch是一个基于PyTorch的Python库，专为在线深度学习而设计，支持实时数据的模型适应。它与River框架无缝集成，提供多种神经网络架构，并包含模型评估和性能监控工具。

Modular Diffusion 是一个易于使用的模块化 API，旨在使用 PyTorch 设计和训练自定义扩散模型，适合多种应用场景，包括图像生成和去噪处理。

gan-manifold-reg是一个结合生成对抗网络（GANs）和流形正则化（Manifold Regularization）技术的半监督学习项目。它旨在通过GANs生成额外的训练数据，并利用流形正则化技术提高模型在半监督学习任务中的性能。该项目基于PyTorch实现，支持自定义数据集和模型架构，适用于图像分类等半监督学习任务，尤其在医学图像分析等需要大量标注数据的领域中表现出色。

本项目为2024年PyCon会议准备，提供关于现代深度学习基础知识及PyTorch的深入教程材料，旨在帮助参与者掌握深度学习的核心概念和实用技能。

OpenPose Training是由CMU-Perceptual-Computing-Lab开发的训练代码，旨在简化OpenPose框架的训练过程。该项目支持从零开始训练OpenPose模型，提供数据准备和增强工具，并包含详细的文档和训练流程示例。它兼容多种人体姿态估计数据集，允许用户灵活调整模型架构和超参数。