Repolode
tracel-ai

tracel-ai/models

Коллекция моделей глубокого обучения и примеров на фреймворке Burn для Rust, включающая официальные разработки и проекты сообщества.

Звёзды
390
Форки
71
Открытые issues
18
Последний коммит
12 дней назад

Что это?

В этом репозитории собраны модели глубокого обучения и примеры кода на Burn — фреймворке для глубокого обучения, написанном на Rust. Здесь есть модели классификации изображений, такие как ResNet, SqueezeNet и MobileNetV2, модель обнаружения объектов YOLOX, а также языковые модели и модели эмбеддингов, например ALBERT, MiniLM и RoBERTa.

Помимо официальных моделей, на странице перечислены созданные сообществом проекты в отдельных репозиториях: среди них порты Whisper для распознавания речи, Llama 2, Stable Diffusion, RWKV, SSD и Wav2Vec 2.0. Каждая официальная модель находится в собственной поддиректории и сопровождается инструкцией по использованию.

Официальные модели распространяются на условиях лицензий MIT и Apache-2.0, а у проектов сообщества могут быть собственные лицензии.

Ключевые возможности

  • 01Официальные реализации моделей классификации изображений, включая ResNet, SqueezeNet и MobileNetV2.
  • 02Обнаружение объектов с помощью YOLOX и языковые модели, такие как ALBERT, MiniLM и RoBERTa.
  • 03Порты Whisper, Llama 2, Stable Diffusion, RWKV и других моделей, созданные сообществом.
  • 04Каждая официальная модель находится в отдельной директории, что позволяет использовать её независимо.
  • 05Создано на базе фреймворка глубокого обучения Burn для Rust.

Сценарии использования

  • Изучение того, как определять и запускать распространённые модели компьютерного зрения и NLP на Rust с помощью Burn.
  • Запуск классификации изображений или обнаружения объектов в приложении на Rust без Python.
  • Поиск портов моделей распознавания речи и языковых моделей для Rust, созданных на базе Burn.

Что важно знать

  • На модели сообщества, ссылки на которые приведены здесь, могут распространяться лицензии, отличные от лицензий MIT/Apache-2.0 репозитория.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое models?
Коллекция моделей глубокого обучения и примеров на фреймворке Burn для Rust, включающая официальные разработки и проекты сообщества. В этом репозитории собраны модели глубокого обучения и примеры кода на Burn — фреймворке для глубокого обучения, написанном на Rust. Здесь есть модели классификации изображений, такие как ResNet, SqueezeNet и MobileNetV2, модель обнаружения объектов YOLOX, а также языковые модели и модели эмбеддингов, например ALBERT, MiniLM и RoBERTa.
models можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
models распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
models всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в models — 26 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать models?
Изучение того, как определять и запускать распространённые модели компьютерного зрения и NLP на Rust с помощью Burn. Запуск классификации изображений или обнаружения объектов в приложении на Rust без Python. Поиск портов моделей распознавания речи и языковых моделей для Rust, созданных на базе Burn.
Где скачать models?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/tracel-ai/models

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Учебная программа Microsoft по ИИ для начинающих: 12 недель и 24 урока о символическом ИИ, нейросетях, компьютерном зрении, NLP и этике, с ноутбуками на PyTorch и TensorFlow.

70,6 тыс.+218 за неделю13,7 тыс.Jupyter NotebookMITОбновлён 3 дня назад

Библиотека Python для аугментации аудио, изображений, текста и видео: более 100 трансформаций, в том числе правки в стиле соцсетей для проверки устойчивости моделей.

5,1 тыс.+2 за неделю310PythonOtherОбновлён 19 дней назад