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Pytorch、TensorFlow和JAX框架下最先进的机器学习转换器
这款工具旨在为GPT、GLM等大型语言模型提供更便捷易用的交互界面，尤其针对论文阅读、润色和写作进行了优化。它采用模块化设计，支持自定义快捷按钮和函数插件，并能剖析和翻译Python和C++等项目代码。此外，它还具备PDF和LaTeX论文的翻译和总结功能，支持同时查询多个LLM模型（例如ChatGLM3等本地模型），并已接入通义千问、DeepSeekCoder、讯飞星火、文心一言、Llama 2、RWKV、Claude 2、MOSS等多种模型。
一步一步用PyTorch从零开始实现一个类似ChatGPT的大型语言模型。
统一高效微调100多个大型语言模型和视觉语言模型 (ACL 2024)
拖拽式界面，轻松构建你专属的LLM流程
降低大型AI模型的成本，提升其速度和易用性
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Ray是一个AI计算引擎。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库，用于加速机器学习工作负载。
这是目前最大规模的PyTorch图像编码器/骨干网络集合，包含训练、评估、推理、导出脚本和预训练权重——涵盖ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer (ViT)、MobileNetV4、MobileNet-V3 & V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt等多种网络。
Diffusers：一个基于PyTorch和FLAX的库，包含最先进的扩散模型，用于图像、视频和音频生成。
Qlib是一个面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术挖掘量化投资的潜力，赋能研究，创造价值，涵盖从探索想法到实施生产的整个流程。Qlib支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。
Deezer 声源分离库，包含预训练模型。
在NeurIPS 2023大会上以口头报告形式发表的视觉指令微调（LLaVA）模型，其能力已达到甚至超越了GPT-4V的水平。
一个AI编排框架，用于构建可定制、可用于生产环境的大型语言模型(LLM)应用。它能够将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到管道或代理，从而与您的数据进行交互。借助先进的检索方法，它最适合构建基于检索的增强生成(RAG)系统、问答系统、语义搜索或对话式智能体聊天机器人。
跨任务、跨语言、跨模态的大规模自监督预训练
中文版LLaMA和Alpaca大语言模型，支持本地CPU/GPU训练和部署
使用NumPy进行机器学习
多模态大型语言模型的最新进展
DeerFlow is a community-driven Deep Research framework, combining language models with tools like web search, crawling, and Python execution, while contributing back to the open-source community.
ChatGLM2-6B：一个开源的、支持中文和英文的对话大型语言模型
