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mlcommons
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training
Reference implementations of MLPerf® training benchmarks
Python · 1771 estrellas
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inference
Reference implementations of MLPerf® inference benchmarks
Python · 1629 estrellas
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croissant
Croissant is a high-level format for machine learning datasets that brings together four rich layers.
Jupyter Notebook · 901 estrellas
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ck
Collective Knowledge (CK), Collective Mind (CM/CMX) and MLPerf automations: community-driven projects to learn how to run AI, ML, and oth...
Python · 651 estrellas
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tiny
MLPerf® Tiny is an ML benchmark suite for extremely low-power systems such as microcontrollers
C · 479 estrellas
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algorithmic-efficiency
MLCommons Algorithmic Efficiency is a benchmark and competition measuring neural network training speedups due to algorithmic improvement...
Python · 425 estrellas
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storage
MLPerf® Storage Benchmark Suite
Python · 203 estrellas
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chakra
Repository for MLCommons Chakra schema and tools
Python · 196 estrellas
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GaNDLF
A generalizable application framework for segmentation, regression, and classification using PyTorch
Python · 191 estrellas
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medperf
An open benchmarking platform for medical artificial intelligence using Federated Evaluation.
Python · 172 estrellas
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mlcube
MLCube® is a project that reduces friction for machine learning by ensuring that models are easily portable and reproducible.
Python · 160 estrellas
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modelbench
Run safety benchmarks against AI models and view detailed reports showing how well they performed.
Python · 134 estrellas
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peoples-speech
The People’s Speech Dataset
Jupyter Notebook · 115 estrellas
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training_policies
Issues related to MLPerf™ training policies, including rules and suggested changes
Python · 95 estrellas
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mlperf_client
MLPerf Client is a benchmark for Windows, Linux and macOS, focusing on client form factors in ML inference scenarios.
C++ · 91 estrellas
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ailuminate
The AILuminate v1.1 benchmark suite is an AI risk assessment benchmark developed with broad involvement from leading AI companies, academ...
83 estrellas
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mobile_app_open
Mobile App Open
C++ · 71 estrellas
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inference_policies
Issues related to MLPerf® Inference policies, including rules and suggested changes
63 estrellas
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training_results_v0.7
This repository contains the results and code for the MLPerf™ Training v0.7 benchmark.
Python · 57 estrellas
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inference_results_v0.5
This repository contains the results and code for the MLPerf™ Inference v0.5 benchmark.
C++ · 55 estrellas
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status: needs-triage type: feature
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Missing README.md Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 48/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 45/100
mlcommons/modelbench#1660 ·
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
mlcommons/modelbench#1659 · 1 comentario ·
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Misc google SUT failures Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 45/100
mlcommons/modelbench#1658 ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 65/100
mlcommons/modelbench#1657 · 2 comentarios ·
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
mlcommons/modelbench#1656 ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/modelbench#1655 ·
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Fix AWS SUTs Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 48/100
mlcommons/modelbench#1654 ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 64/100
mlcommons/modelbench#1653 · 1 comentario ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/ailuminate#38 ·
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Create openrouter adapter Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/modelbench#1648 · 1 comentario ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 58/100
mlcommons/modelbench#1646 ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/modelbench#1645 ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 42/100
mlcommons/modelbench#1644 · 1 comentario ·
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status: needs-triage type: bug
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 78/100
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Bring the iOS app update-to-date Abierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/mobile_app_open#1177 ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 78/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 20/100
mlcommons/modelbench#1641 ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/modelbench#1640 ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1638 ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1637 ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1633 ·
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Hazard categories are scored on text responses. Physical-AI systems fail in the action space. Abierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/ailuminate#37 ·
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enhancement
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/mlperf_client#19 · 2 comentarios ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1632 ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
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Dificultad 2/5 Medio día Aptitud para principiantes 84/100
mlcommons/modelbench#1629 ·
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Integrate Riki's test scorer Abierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 38/100
mlcommons/modelbench#1628 ·
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mlcommons/mobile_open#43 · 2 comentarios · 3 asignados ·
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Run Riki's 11 SUTs Abierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
mlcommons/modelbench#1625 · 2 comentarios ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 30/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 58/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 38/100
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DAG embedder uses cloud run host Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1622 ·
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status: needs-triage type: feature
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 68/100
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Safety 1.2 DAG in Cheval Abierto
mlcommons/modelbench#1621 · 3 comentarios · 1 asignado ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1620 ·
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Design benchmark UIDs Abierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
mlcommons/modelbench#1618 ·
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mlcommons/modelbench#1617 · 1 asignado ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 30/100
mlcommons/modelbench#1616 ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 42/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 42/100
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 68/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 38/100
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mlcommons/mobile_app_open#1169 · 1 comentario · 1 asignado ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100
mlcommons/modelbench#1610 ·
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