higgsfield
Orchestrazione GPU tollerante ai guasti e altamente scalabile, e un framework di machine learning progettato per addestrare modelli con miliardi fino a trilioni di parametri
Allena grandi modelli AI con miliardi di parametri utilizzando un sistema che gestisce efficientemente le risorse GPU.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiOrchestrazione GPU tollerante ai guasti e altamente scalabile, e un framework di machine learning progettato per addestrare modelli con miliardi fino a trilioni di parametri
higgsfield ha 4k stelle su GitHub. È stato forkato 681 volte. higgsfield è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2018. higgsfield è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: cluster-management, deep-learning, distributed, llama.
Che cos'è higgsfield?
Orchestrazione GPU tollerante ai guasti e altamente scalabile, e un framework di machine learning progettato per addestrare modelli con miliardi fino a trilioni di parametri
higgsfield è open source?
higgsfield è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
higgsfield è gratuito?
Sì. higgsfield è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è higgsfield?
higgsfield è disponibile con licenza Apache-2.0.
In quale linguaggio è scritto higgsfield?
higgsfield è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/higgsfield-ai-higgsfield.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.