Orchestration GPU tolérante aux pannes et hautement évolutive, et un cadre d'apprentissage automatique conçu pour entraîner des modèles avec des milliards à des trillions de paramètres
Entraînez de grands modèles IA avec des milliards de paramètres en utilisant un système qui gère efficacement les ressources GPU.
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higgsfield compte 4k étoiles sur GitHub. Il a été forké 681 fois. higgsfield est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2018. higgsfield est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : cluster-management, deep-learning, distributed, llama.
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higgsfield est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. higgsfield est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
higgsfield est disponible sous licence Apache-2.0.
higgsfield est écrit principalement en Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/higgsfield-ai-higgsfield.html)
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