PyTorch

随着人工智能和机器学习工作负载变得越来越复杂，对强大的编排系统的需求也变得更为迫切。Go语言的简洁性、性能和并发特性使其成为构建机器学习流水线的编排层的理想选择，即使模型本身是用Python编写的。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

Linux 已成为数据科学专业人士事实上的操作系统，提供无与伦比的灵活性、性能和丰富的工具生态系统。

FLUX.1-dev 是一款功能强大的文本到图像模型，能够生成令人惊叹的结果，但其24GB以上的内存需求使得在许多系统上运行变得具有挑战性。 FLUX.1-dev的GGUF量化版本 提供了一种解决方案，将内存使用量减少约50%，同时保持出色的图像质量。

Black Forest Labs 已发布 FLUX.1-Kontext-dev，这是一款先进的图像到图像 AI 模型，它可以通过文本指令增强现有图像。

我之前使用过 MMDetection (mmengine, mdet, mmcv)，用得不少，
但现在看起来它似乎已经退出了舞台。
真可惜，我喜欢它的模型库。

最近，Black Forest Labs 发布了一组
文本到图像AI模型。
这些模型据说具有更高的输出质量。
让我们试试看

当我 训练目标检测AI 一段时间之前 - LabelImg 是一个非常有用的工具， 但从 Label Studio 导出到 COCO 格式 不被 MMDetection 框架接受…