Turn ideas into AI, Lightning fast. Creators of PyTorch Lightning, Lightning AI Studio, TorchMetrics, Fabric, Lit-GPT, Lit-LLaMA
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Repositorios públicos
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Seguidores
Lightning-AI tiene una presencia destacada en GitHub, con una amplia gama de repositorios públicos que abarcan proyectos en Python, Jupyter Notebook y TypeScript. Entre sus repositorios más notables se encuentran pytorch-lightning, litgpt y torchmetrics, que son ampliamente utilizados en la comunidad de inteligencia artificial para facilitar la formación y el despliegue de modelos de aprendizaje automático.
Principales lenguajes
Repositorios públicos
pytorch-lightning
Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.
litgpt
20+ high-performance LLMs with recipes to pretrain, finetune and deploy at scale.
lit-llama
Implementation of the LLaMA language model based on nanoGPT. Supports flash attention, Int8 and GPTQ 4bit quantization, LoRA and LLaMA-Adapter fine-tuning, pre-training. Apache 2.0-licensed.
LitServe
A minimal Python framework for building custom AI inference servers with full control over logic, batching, and scaling.
torchmetrics
Machine learning metrics for distributed, scalable PyTorch applications.
lightning-thunder
PyTorch compiler that accelerates training and inference. Get built-in optimizations for performance, memory, parallelism, and easily write your own.
deep-learning-project-template
Pytorch Lightning code guideline for conferences
litData
Speed up model training by fixing data loading.
dl-fundamentals
Deep Learning Fundamentals -- Code material and exercises
tutorials
Collection of Pytorch lightning tutorial form as rich scripts automatically transformed to ipython notebooks.
engineering-class
Lightning Bits: Engineering for Researchers repo
forked-pdb
Python pdb for multiple processes
utilities
Common Python utilities and GitHub Actions in Lightning Ecosystem
litAI
LLM router + minimal agent framework in one. Call any LLM API with OpenAI format. Unified billing, tools, retries, fallback, logging. Build agents and AI apps in pure Python. Full control. Zero magic.
ecosystem-ci
Automate issue discovery for your projects against Lightning nightly and releases.
LitModels
Save, load, host, and share AI model checkpoints without slowing down training. Host on Lightning AI or your own cloud with enterprise-grade access controls.
LitLogger
A minimal Python logger that tracks everything you try when building AI - metrics, prompts, models, etc, so you can see what changed and why.
lightning-Habana
Lightning support for Intel Habana accelerators.
probot
No se proporcionó descripción para este repositorio.
lightning-Graphcore
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Lightning-multinode-templates
Multinode templates for Pytorch Lightning
hello-studio
Starter projects for Lightning Studios
litperf
Lightweight performance tracker for Python code - zero overhead when disabled.
lm-evaluation-harness
A framework for few-shot evaluation of autoregressive language models.
skypilot
Run, manage, and scale AI workloads on any AI infrastructure. Use one system to access & manage all AI compute (Kubernetes, Slurm, 20+ clouds, on-prem).
.github
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Preguntas frecuentes
¿Qué construye Lightning-AI en GitHub?
Lightning-AI desarrolla herramientas y bibliotecas para la inteligencia artificial, incluyendo proyectos como pytorch-lightning y litgpt, que ayudan en la preentrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje automático.
¿Qué lenguajes de programación utiliza Lightning-AI?
Lightning-AI utiliza principalmente Python, Jupyter Notebook y TypeScript en sus proyectos, lo que refleja su enfoque en la creación de herramientas accesibles y efectivas para la comunidad de IA.
¿Son públicos los repositorios de Lightning-AI?
Sí, todos los repositorios de Lightning-AI son públicos en GitHub, permitiendo a los desarrolladores y a la comunidad acceder y contribuir a sus proyectos de inteligencia artificial.
¿Esta exposición es intencionada?
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