Home Progetti contrastors
contrastors

contrastors

di nomic-ai · GitHub

Allena modelli in modo contrastivo in Pytorch

Visualizza su GitHub
In parole semplici

Allena e valuta modelli di machine learning utilizzando metodi di apprendimento contrastivo in Python.

⭐ Stelle
🍴 Fork
🔥 Tendenze
📜 Licenza
Uso commerciale consentito
📅 Creato
🔄 Ultimo commit
🏷️ Categoria
💻 Lingua
Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
contrastors — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
799798
2026-07-202026-07-29
📈 Segui contrastors

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Allena modelli in modo contrastivo in Pytorch

contrastors ha 799 stelle su GitHub. È stato forkato 65 volte. contrastors è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2024. contrastors è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: contrastive-learning, deep-learning, dense-retrieval, embeddings.

Frequently asked questions

Che cos'è contrastors?

Allena modelli in modo contrastivo in Pytorch

contrastors è open source?

contrastors è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

contrastors è gratuito?

Sì. contrastors è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è contrastors?

contrastors è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto contrastors?

contrastors è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
OpenSourceAI badge — contrastors

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=nomic-ai-contrastors)](https://opensourceai.tech/project/nomic-ai-contrastors.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.