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Rationalisez le processus de fine-tuning pour les modèles multimodaux : PaliGemma 2, Florence-2 et Qwen2.5-VL

par roboflow · GitHub
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captioningfine-tuningflorence-2Apache-2.0Python
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2026-07-072026-08-31
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Rationalisez le processus de fine-tuning pour les modèles multimodaux : PaliGemma 2, Florence-2 et Qwen2.5-VL

maestro compte 2.7k étoiles sur GitHub. Il a été forké 222 fois. maestro est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. maestro est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : captioning, fine-tuning, florence-2, multimodal.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que maestro ?

Rationalisez le processus de fine-tuning pour les modèles multimodaux : PaliGemma 2, Florence-2 et Qwen2.5-VL

maestro est-il open source ?

maestro est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

maestro est-il gratuit ?

Oui. maestro est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est maestro ?

maestro est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage maestro est-il écrit ?

maestro est écrit principalement en Python.

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