higgsfield
Orquestación de GPU tolerante a fallos y altamente escalable, y un marco de aprendizaje automático diseñado para entrenar modelos con miles de millones a billones de parámetros
Entrena grandes modelos de IA con miles de millones de parámetros utilizando un sistema que gestiona recursos de GPU de manera eficiente.
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higgsfield tiene 4k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 681 veces. higgsfield está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2018. higgsfield está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: cluster-management, deep-learning, distributed, llama.
¿Qué es higgsfield?
Orquestación de GPU tolerante a fallos y altamente escalable, y un marco de aprendizaje automático diseñado para entrenar modelos con miles de millones a billones de parámetros
¿higgsfield es de código abierto?
higgsfield es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿higgsfield es gratis?
Sí. higgsfield es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está higgsfield?
higgsfield está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito higgsfield?
higgsfield está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/higgsfield-ai-higgsfield.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.