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70 indexierte Repositories · Auf GitHub ansehen

fasthtml
The fastest way to create an HTML app

Jupyter Notebook · 7018 Sterne
nbdev
Create delightful software with Jupyter Notebooks

Jupyter Notebook · 5316 Sterne
gpu.cpp
A lightweight library for portable low-level GPU computation using WebGPU.

C++ · 3985 Sterne
RAGatouille
Easily use and train state of the art late-interaction retrieval methods (ColBERT) in any RAG pipeline. Designed for modularity and ease-...

Python · 3956 Sterne
llms-txt
The /llms.txt file, helping language models use your website

Jupyter Notebook · 2611 Sterne
ModernBERT
Bringing BERT into modernity via both architecture changes and scaling

Python · 1721 Sterne
rerankers
A lightweight, low-dependency, unified API to use all common reranking and cross-encoder models.

Python · 1632 Sterne
fsdp_qlora
Training LLMs with QLoRA + FSDP

Jupyter Notebook · 1552 Sterne
fastcore
Python supercharged for the fastai library

Jupyter Notebook · 1106 Sterne
fastprogress
Simple and flexible progress bar for Jupyter Notebook and console

Jupyter Notebook · 1098 Sterne
fasthtml-example
Example fasthtml applications demonstrating a range of web programming techniques

CSS · 854 Sterne
byaldi
Use late-interaction multi-modal models such as ColPali in just a few lines of code.

Python · 851 Sterne
ghapi
A delightful and complete interface to GitHub's amazing API

Python · 685 Sterne
MonsterUI
MonsterUI is a FastHTML Tailwind-powered UI framework for building beautiful web interfaces with minimal code.

Jupyter Notebook · 522 Sterne
fastsetup
Setup all the things

Shell · 480 Sterne
shell_sage
ShellSage saves sysadmins’ sanity by solving shell script snafus super swiftly

Jupyter Notebook · 409 Sterne
claudette
Claudette is Claude's friend

Jupyter Notebook · 316 Sterne
fastlite
A bit of extra usability for sqlite

Jupyter Notebook · 232 Sterne
clipmd
Convert clipboard from HTML to MD

JavaScript · 221 Sterne
cold-compress
Cold Compress is a hackable, lightweight, and open-source toolkit for creating and benchmarking cache compression methods built on top of...

Python · 153 Sterne
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MInference 1.0: Accelerating Pre-filling for Long-Context LLMs via Dynamic Sparse Attention Offen

AnswerDotAI/cold-compress#29 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 2 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Implement InfLLM Offen

AnswerDotAI/cold-compress#30 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 1 zugewiesene Person · Indexiert am 14.9.2026
Implement PyramidInfer Offen

AnswerDotAI/cold-compress#35 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Implement ThinK Offen

AnswerDotAI/cold-compress#36 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
torch dependency results in error Offen

AnswerDotAI/cold-compress#41 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
SnapKV Offen

AnswerDotAI/cold-compress#42 · 2 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Question of evaluation Offen

AnswerDotAI/cold-compress#43 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
How to get attention scores Offen

AnswerDotAI/cold-compress#44 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Installation Issue Offen

AnswerDotAI/cold-compress#45 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Question on Performance Comparison using Different Cache Bit Precision Offen

AnswerDotAI/cold-compress#46 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
GitHub and AWS CloudFront support Offen

AnswerDotAI/fh-deploy#5 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Any interest for a PR to deploy on VPS with Kamal ? Offen

AnswerDotAI/fh-deploy#6 · 1 Kommentar · 1 Reaktion · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Deploy on GitHub Pages Offen

AnswerDotAI/fh-deploy#12 · 2 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
NCCL issue training with two GPUs Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#22 · 2 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
ProcessExitedException: process 0 (2x 4090) Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#24 · 39 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
bugs for fine-tune fsdp multinode Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#26 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Fine tuning only runs on CPU Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#29 · 4 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Adding NVMe SSDs to Enable and Accelerate 100B Model Fine-tuning on a Single GPU Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#31 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Torch Compile? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#34 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
train.py script crashes when using HQQ Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#37 · 3 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Bigger context size? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#38 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
/opt/conda/conda-bld/pytorch_1708025847130/work/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:250: nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d: block: [0,0,0], thread: [14,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed. Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#40 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Q on comparison with SFTTrainer Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#42 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Question about adding / training Mixtral Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#43 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Why is o_proj not targetted? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#44 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
nan when the input length is large Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#45 · 6 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
how to inference using 70b? or we need to implement it with the same way to train it by ourself? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#46 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
process 0 terminated with signal SIGKILL Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#47 · 4 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
How to load the saved model? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#48 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
What if I have three graphics cards? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#49 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Results after running Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#50 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
llama3? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#53 · 0 Kommentare · 6 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Can i use this script to pre-train models? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#55 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
BOFT support? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#56 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
How does one load and do inference on fine-tuned LLama 3 using bnb_dora train script? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#57 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
DeepSeek VL support Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#58 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Question about GPU memory usage. Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#59 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Request for Scripts to Merge QDoRA Adapters with Base Model for vLLM Inference Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#60 · 4 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
ValueError report Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#61 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
train.py Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#63 · 1 Kommentar · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
DoRA training not taking dropout or alpha into account Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#68 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Is it possible to fine-tune a Vision Language Model (VLM)? Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#69 · 0 Kommentare · 1 Reaktion · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Training using FSDP, qLoRa on multinode Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#74 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
NotImplementedError: c10d::broadcast_: at Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#75 · 0 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Bitsandbytes error while run train.py Offen

AnswerDotAI/fsdp_qlora#76 · 7 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Ordering of input files nondeterministic, which can assign incorrect doc id, metadata Offen

enhancement

AnswerDotAI/byaldi#3 · 2 Kommentare · 2 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Unable to add Metadata to index Offen

bug ColPali Upstream

AnswerDotAI/byaldi#15 · 4 Kommentare · 0 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Support for searching with query image Offen

AnswerDotAI/byaldi#27 · 9 Kommentare · 2 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Decouple inference and indexing Offen

enhancement

AnswerDotAI/byaldi#30 · 2 Kommentare · 1 Reaktion · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026
Error : "Document ID 0 with page ID 1 already exists in the index" Offen

AnswerDotAI/byaldi#31 · 1 Kommentar · 4 Reaktionen · 0 zugewiesene Personen · Indexiert am 14.9.2026

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