TorchCode

TorchCode - это self-hosted платформа с задачами для практики по базовым реализациям на PyTorch и вопросам по Transformer, которые часто встречаются на собеседованиях.

→ Собирает в 39 структурированных задачах типовые для ML-собеседований реализации операторов, модулей и архитектур на PyTorch.
→ Дает автопроверку, проверку градиентов, замер времени и мгновенный фидбек, чтобы практика больше напоминала LeetCode для собеседований.
→ Построена на базе Jupyter Notebook, при этом поддерживает сброс в один клик, подсказки, эталонные решения и трекинг прогресса.
→ Покрывает такие частые темы, как ReLU, Softmax, LayerNorm, Attention, RoPE, Flash Attention, LoRA, MoE и другие.
→ Поддерживает онлайн-режим через Hugging Face Spaces, открытие отдельных задач в Google Colab и локальный запуск через Docker.
→ GPU не нужен, подходит тем, кто готовится к собеседованиям на позиции ML Engineer, LLM Engineer и смежные исследовательские роли.

📁 Language: #JupyterNotebook 66.6%

⭐️ Stars: 866

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer