#jupyter_notebook
DINOv3 offers powerful self-supervised vision models from Meta AI, like ViT up to 7B parameters and ConvNeXt, pretrained on 1.7B web or satellite images. Load them easily via PyTorch Hub, Hugging Face Transformers (v4.56+), or timm (v1.0.20+), with code examples for features, depth, detection, and segmentation. You benefit by using these top-performing, dense features without fine-tuning or labels—saving time and compute for tasks like classification, object detection, and zero-shot analysis on your images.
https://github.com/facebookresearch/dinov3
#Open Привіт, друзі!
Ми хочемо повідомити, що на нашому порталі з'явився новий збір Терміновий збір компресор для ГУР А0656, який потребує вашої підтримки. Традиційно, закликаємо вас підтримати збір фінансово або поширенням!
Кожна гривня має значення і наближає нас до ПЕРЕМОГИ! 💙💛
Для швидкого донату ділимось з вами посиланням на монобанку.
З повагою, команда HelpUA Foundation.
🔷Web🔶Facebook🔷Instagram🔶Telegram
Colossal-AI 是新加坡的 HPC-AI Tech 推出的开源深度学习框架,以高效著称。
For ChatGPT training based on a small model with 120 million parameters, a minimum of 1.62GB of GPU memory is required, which can be satisfied by any single consumer-level GPU.
https://www.hpc-ai.tech/blog/colossal-ai-chatgpt
#open#ml