- docs, github
- Один из самых популярных репозиториев для работы с DML: реализованы основные лоссы, метрики, инструменты для майнинга, обучения и замеров.
- Полностью написан на питоне и интегрирован с торчом, то есть максимально удобен для исследований.
- github, docs
- Свежая библиотека для обучения на задачи DML поверх TF. Интересна скорее с точки зрения реализованных методов и замеров, нежели использования.
- Есть примеры.
- docs, github
- Собраны предобученные модели для эмбеддингов текстов и изображений, а также инструменты для файнтюнинга на новые задачи.
- Преимущественно для трансформерных эмбеддингов текстов, написано поверх торча и huggingface.
- Есть подробные примеры.
- docs, github
- Библиотека от фейсбука для основных сценариев инференса с обученными эмбеддингами.
- Есть примеры и подробная вики.
- Написана на C++/CUDA, можно использовать на CPU/GPU, есть обертка на питоне.
- docs, github
- Движок для быстрого поиска по эмбеддингам, а также их хранению и обновлению.
- Есть примеры, демки, комьюнити.
- Движок использовался на треке ODS.
- Написан на Rust, запускается с докером, применяется через REST API, есть обертка на питоне.
- Есть полезный репозиторий.
- Удобная тулза для визуализации эмбеддингов.
(Есть множество репозиториев к конкретным статьям — здесь только общие или большие проекты)
- MatchZoo: преимущественно QD-модели, реализации на TF и Keras
- bnu-wangxun / Deep_Metric: реализованы релевантные на '19-20 методы, все поверх PyTorch, впоследствии статья с новым методом.
- Confusezius / Deep-Metric-Learning-Baselines: основные методы DML ('19-20) по итогу авторы написали статью и сделали еще один репозиторий.