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Rust製の深層学習フレームワークBurnで構築されたモデルとサンプルを集めたリポジトリ。公式・コミュニティの両方の貢献を収録しています。

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18
最終コミット
11 日前

これは何？

このリポジトリには、Rust製の深層学習フレームワークBurnで実装された深層学習モデルとサンプルコードが集められています。ResNet、SqueezeNet、MobileNetV2などの画像分類モデル、YOLOXによる物体検出、ALBERT、MiniLM、RoBERTaなどの言語・埋め込みモデルを扱っています。

公式モデルに加えて、Whisperによる音声認識、Llama 2、Stable Diffusion、RWKV、SSD、Wav2Vec 2.0の移植版など、コミュニティが開発した別リポジトリのプロジェクトも掲載されています。公式モデルはそれぞれ独立したサブディレクトリにあり、個別の使用方法が記載されています。

モデルはMITおよびApache-2.0ライセンスで提供されており、コミュニティのプロジェクトには独自のライセンスが適用される場合があります。

主な機能

  • 01ResNet、SqueezeNet、MobileNetV2などの画像分類モデルを公式に実装しています。
  • 02YOLOXによる物体検出や、ALBERT、MiniLM、RoBERTaなどの言語モデルを扱っています。
  • 03Whisper、Llama 2、Stable Diffusion、RWKVなどのコミュニティによる移植版を収録しています。
  • 04公式モデルはそれぞれ独立したディレクトリにあり、個別に利用できます。
  • 05Rust製の深層学習フレームワークBurnを基盤としています。

ユースケース

  • Burnを使って、Rustで一般的なビジョンモデルやNLPモデルを定義・実行する方法を学ぶ。
  • Pythonを使わずに、Rustアプリケーション内で画像分類や物体検出を実行する。
  • Burnをベースに構築された音声認識モデルや言語モデルのRust移植版を探す。

使う前に知っておきたいこと

  • ここにリンクされているコミュニティモデルには、リポジトリのMIT/Apache-2.0ライセンスとは異なるライセンスが適用される場合があります。

収録されている特集

コンピュータービジョンのライブラリとツール自然言語処理ツールとライブラリ

トピック

#deep-learning#rust#machine-learning#computer-vision#nlp#examples

よくある質問

models とは？
Rust製の深層学習フレームワークBurnで構築されたモデルとサンプルを集めたリポジトリ。公式・コミュニティの両方の貢献を収録しています。 このリポジトリには、Rust製の深層学習フレームワークBurnで実装された深層学習モデルとサンプルコードが集められています。ResNet、SqueezeNet、MobileNetV2などの画像分類モデル、YOLOXによる物体検出、ALBERT、MiniLM、RoBERTaなどの言語・埋め込みモデルを扱っています。
models は無料で使えますか？ライセンスは？
models は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
models は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。models の最終コミットは 2026年10月26日 です。
models は何に使えますか？
Burnを使って、Rustで一般的なビジョンモデルやNLPモデルを定義・実行する方法を学ぶ。 Pythonを使わずに、Rustアプリケーション内で画像分類や物体検出を実行する。 Burnをベースに構築された音声認識モデルや言語モデルのRust移植版を探す。
models はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/tracel-ai/models

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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