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Nexa SDK是一个全面的工具包，支持GGML和ONNX模型。它支持文本生成、图像生成、视觉语言模型（VLM）、音频语言模型、自动语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）功能。
面向创作者和开发者的 Gradio 可视化界面，集成了关键的文本转语音技术（Edge-TTS、kokoro）和零样本语音克隆功能（E2E、F5-TTS、CosyVoice），并包含 Whisper 音频处理、RVC 变声器、YouTube 下载、UVR5 人声分离以及多语言翻译功能。
FEDML是一个统一且可扩展的机器学习库，用于大规模分布式训练、模型服务和联邦学习。FEDML Launch，一个跨云调度器，进一步实现了在任何GPU云或本地集群上运行任何AI作业。基于此库构建的TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) 是一个可扩展的生成式AI平台。
Introduction to Machine Learning Systems
工业图像异常/缺陷检测论文和数据集汇总（持续更新）
Olares：一款开源的本地人工智能主权云操作系统
EdgeConnect：基于边缘预测的结构引导图像修复，ICCV 2019 https://arxiv.org/abs/1901.00212
开源人工智能摄像头。为任何摄像头/闭路电视系统赋能，使其具备最先进的人工智能功能，包括人脸识别、人员识别（再识别）、车辆检测、跌倒检测等。
🔥 PI-REC：基于边缘和颜色域的渐进式图像重建网络 🔥 这项技术运用图像翻译、条件生成对抗网络（GAN）和AI绘画等技术。
关于联邦学习的全部内容，包括研究论文、书籍、代码、教程、视频以及其他相关资料。
【ICLR 2020】一劳永逸：训练一个网络，然后针对高效部署进行专门化
轻量级机器学习推理库
面向地理分布式边缘人工智能基础设施的无状态服务器端框架，支持函数调用，一次编写，可在任何模型上运行。
一个Python工具包/库，用于对部分观测到的时间序列进行以现实为中心的机器/深度学习和数据挖掘，包括用于处理不完整工业（不规则采样）多元时间序列（包含NaN缺失值）的插补/分类/聚类/预测/异常检测/清洗等科学分析任务的最新神经网络模型。
这个代码库包含了微软印度研究院开发的，用于边缘设备的机器学习算法代码。
树莓派及其他边缘设备上的深度学习入门
