模型
DistriFusion
DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A
Open WebUI
一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI,适用于各种 LLM 运行器,支持的 LLM 运行器包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。
TimesFM 2.0
TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型,采用仅解码器架构,支持处理长达2048个时间点的单变量序列,具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练,覆盖多个领域,具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景,为数据分析与决策提供支持。
