일반적인 ML 문제의 간단한 pytorch 구현의 보관함. 이 repo의 목적은 다음과 같습니다.
- 지원하는 프론트 엔드 없이도 스크립트를 빨리 얻습니다 (입력 환영). 일부는 전체 프로젝트로 확장 될 수 있습니다
- 일반적인 아키텍처를 구현하고/또는 인기있는 사기 모델의 입력/출력 데이터를 처리하는 방법에 대한 코드 참조를 설정하고 새로운 문제에 적응하십시오.
컴퓨터 비전
- 얼굴 탐지 및 인식 : https://github.com/timesler/facenet-pytorch/ 기반
- 해야 할 일 : Face DB를 만듭니다 (벡터 DB?)
- 식물성 질병 분류 : 이미지와 함께 식물 종을 입력하는 트위스트를 가진 간단한 CNN 분류기 (식물에 대한 훈련)
- 해야 할 : 이미지 세분화
- 해야 할 : 물체 감지
조각
- 영화 데이터베이스에 대한 시맨틱 검색 : Freecodecamp의 튜토리얼 (https://www.youtube.com/watch?v=jebdfgqraua)을 기반으로하며, Atlas 인스턴스를 설정하는 것보다 더 나은 이유를 위해 FAISS 및 로컬 MongoDB 인스턴스를 사용하도록 상사했습니다. 다르고 더 흥미로운 것. (WIP)
PEFT
- lora finetuning 스크립트 : https://www.youtube.com/watch?v=us5zfp16pau&t=211s (WIP) 기반.
- Qlora Finetuning 스크립트 : https://www.youtube.com/watch?v=xpokb3usmkc (WIP) 기반.
