Llama 3.2是一个开源的人工智能模型家族,提供1B、3B、11B和90B等多种版本,支持文本和图像处理。它以其轻量级、多模态特性和高性能而领先,适用于移动设备和边缘部署。Llama Stack为开发者提供了一个标准化的开发体验,支持多种编程语言,并允许在多种环境下部署。Llama模型已在Hugging Face上下载超过3.5亿次,成为领先的开源模型家族。
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Raster Vision是一个开源的机器学习库,专注于卫星和航拍图像的深度学习应用。它提供了一个可配置的计算机视觉管道,支持芯片分类、语义分割和目标检测等任务,旨在连接地理信息系统(GIS)和基于深度学习的计算机视觉领域。
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Meta Llama主要用户来自美国,占比高达19.83%,其次是印度和巴西,占比分别是10.54%和8.69%,接着是俄罗斯联邦和德国,占比分别是4.56%和4.17%。
Raster Vision网站的主要用户来自德国,占比高达63.03%,其次是智利、新加坡和印度,占比分别是16.81%、11.76%和8.4%。