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Pytorch、TensorFlow和JAX框架下最先进的机器学习转换器
一步一步用PyTorch从零开始实现一个类似ChatGPT的大型语言模型。
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。
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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。
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。
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。
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。
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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.
开源大语言模型工程平台:提供大模型可观测性、指标监控、评估、提示词管理、测试环境和数据集。集成OpenTelemetry、Langchain、OpenAI SDK、LiteLLM等工具。YC W23项目。