Rationalisez le processus de fine-tuning pour les modèles multimodaux : PaliGemma 2, Florence-2 et Qwen2.5-VL
Simplifiez le processus de réglage fin des modèles multimodaux avec des configurations prêtes à l'emploi et des configurations d'entraînement.
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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.
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maestro est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. maestro est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
maestro est disponible sous licence Apache-2.0.
maestro est écrit principalement en Python.
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