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Coleção de modelos de deep learning e exemplos feitos com o framework Burn para Rust, com contribuições oficiais e da comunidade.

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O que é?

Este repositório reúne modelos de deep learning e exemplos de código implementados com Burn, um framework de deep learning escrito em Rust. Ele inclui modelos de classificação de imagens, como ResNet, SqueezeNet e MobileNetV2; detecção de objetos com YOLOX; e modelos de linguagem e embeddings, como ALBERT, MiniLM e RoBERTa.

Além dos modelos oficiais, a página lista projetos desenvolvidos pela comunidade em repositórios separados, incluindo ports do Whisper para reconhecimento de fala, Llama 2, Stable Diffusion, RWKV, SSD e Wav2Vec 2.0. Cada modelo oficial fica em seu próprio subdiretório e inclui instruções de uso.

Os modelos são distribuídos sob as licenças MIT e Apache-2.0, e os projetos da comunidade podem ter suas próprias licenças.

Recursos principais

  • 01Implementações oficiais de modelos de classificação de imagens, incluindo ResNet, SqueezeNet e MobileNetV2.
  • 02Detecção de objetos com YOLOX e modelos de linguagem como ALBERT, MiniLM e RoBERTa.
  • 03Ports comunitários de Whisper, Llama 2, Stable Diffusion, RWKV e outros modelos.
  • 04Cada modelo oficial fica em seu próprio diretório para uso independente.
  • 05Desenvolvido com o framework de deep learning Burn, baseado em Rust.

Casos de uso

  • Aprender a definir e executar modelos comuns de visão computacional ou NLP em Rust com Burn.
  • Executar classificação de imagens ou detecção de objetos em uma aplicação Rust sem Python.
  • Encontrar ports em Rust de modelos de reconhecimento de fala ou de linguagem desenvolvidos com Burn.

Antes de usar

  • Os modelos da comunidade vinculados aqui podem estar sujeitos a licenças diferentes dos termos MIT/Apache-2.0 do repositório.

Em coleções

Bibliotecas e ferramentas de visão computacionalFerramentas e bibliotecas de processamento de linguagem natural

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é models?
Coleção de modelos de deep learning e exemplos feitos com o framework Burn para Rust, com contribuições oficiais e da comunidade. Este repositório reúne modelos de deep learning e exemplos de código implementados com Burn, um framework de deep learning escrito em Rust. Ele inclui modelos de classificação de imagens, como ResNet, SqueezeNet e MobileNetV2; detecção de objetos com YOLOX; e modelos de linguagem e embeddings, como ALBERT, MiniLM e RoBERTa.
models é gratuito? Qual é a licença?
models é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
models ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de models foi em 26 de out. de 2026.
Para que posso usar models?
Aprender a definir e executar modelos comuns de visão computacional ou NLP em Rust com Burn. Executar classificação de imagens ou detecção de objetos em uma aplicação Rust sem Python. Encontrar ports em Rust de modelos de reconhecimento de fala ou de linguagem desenvolvidos com Burn.
Onde consigo models?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/tracel-ai/models

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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