Orchestra-Research

Fornece orientação para treinamento de RL de nível empresarial usando miles, um fork de slime pronto para produção. Use ao treinar grandes modelos MoE com FP8/INT4, precisando de alinhamento treino-inferência ou exigindo RL especulativa para máxima vazão.

Um Assistente de Linguagem e Visão Grande que permite o ajuste de instruções visuais e conversas baseadas em imagens. Ele combina um codificador de visão CLIP com modelos de linguagem Vicuna/LLaMA, suportando chat de imagem multi-turno, resposta a perguntas visuais e seguimento de instruções para análise conversacional de imagens.

Acelere a inferência de LLMs usando decodificação especulativa, múltiplas cabeças Medusa e técnicas de decodificação lookahead. Isso otimiza a velocidade de inferência (ganho de 1.5-3.6x), reduz a latência para aplicações em tempo real e é útil para implantar modelos com computação limitada.

Fornece orientação para treinar e analisar Autoencoders Esparsos (SAEs) usando SAELens para decompor ativações de redes neurais em características interpretáveis. Utilize ao descobrir características interpretáveis, analisar superposição ou estudar representações monossemânticas em modelos de linguagem.

Geração de texto para imagem de última geração com modelos Stable Diffusion via HuggingFace Diffusers. Use ao gerar imagens a partir de prompts de texto, realizar tradução de imagem para imagem, inpainting ou construir pipelines de difusão personalizados.

Instâncias de GPU em nuvem reservadas e sob demanda para treinamento e inferência de ML. Use quando precisar de instâncias de GPU dedicadas com acesso SSH simples, sistemas de arquivos persistentes ou clusters multi-nó de alto desempenho para treinamento em larga escala.

Fornece orientação para o pós-treinamento de LLMs com RL usando slime, um framework Megatron+SGLang. Utilize ao treinar modelos GLM, implementar fluxos de trabalho personalizados de geração de dados ou precisar de integração estreita com Megatron-LM para escalonamento de RL.

Orientação especializada para ajuste fino rápido com Unsloth, proporcionando treinamento 2-5x mais rápido, 50-80% menos memória e otimização LoRA/QLoRA.

O modelo de reconhecimento de fala de propósito geral da OpenAI suporta 99 idiomas, oferecendo transcrição, tradução para o inglês e identificação de idioma. É ideal para ASR robusto e multilíngue, disponível em seis tamanhos de modelo.

Modelo de base para segmentação de imagens com transferência zero-shot. Use quando precisar segmentar qualquer objeto em imagens usando pontos, caixas ou máscaras como prompts, ou gerar automaticamente todas as máscaras de objetos em uma imagem.

Plataforma de observabilidade de IA de código aberto para rastreamento, avaliação e monitoramento de LLMs. Utilize ao depurar aplicações LLM com rastreamentos detalhados, executar avaliações em conjuntos de dados ou monitorar sistemas de IA em produção com insights em tempo real.

Plataforma de nuvem GPU serverless para executar cargas de trabalho de ML. Use quando precisar de acesso GPU sob demanda sem gerenciamento de infraestrutura, implantar modelos de ML como APIs ou executar trabalhos em lote com escalonamento automático.