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Pytorch、TensorFlow和JAX框架下最先进的机器学习转换器

人类的深度学习

使用Llama 3.3、DeepSeek-R1和推理大型语言模型微调，速度提升2倍，内存占用减少70%！

开源免费的替代方案，可替代OpenAI、Claude等。支持本地自托管，无需GPU，可在家用硬件上运行。可直接替换OpenAI，支持gguf、transformers、diffusers等多种模型架构。功能包括：文本、音频、视频、图像生成，语音克隆，分布式和P2P推理。

Python+NumPy程序的可组合变换：微分、矢量化、GPU/TPU的即时编译等等

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。

神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具

数据科学Python笔记：深度学习（TensorFlow、Theano、Caffe、Keras）、scikit-learn、Kaggle、大数据（Spark、Hadoop MapReduce、HDFS）、matplotlib、pandas、NumPy、SciPy、Python基础、AWS和各种命令行工具。

一本互动式深度学习教材，包含多框架代码、数学公式和深入讨论。已被全球70多个国家的500多所大学采用，包括斯坦福大学、麻省理工学院、哈佛大学和剑桥大学。

这份《开源大模型食用指南》专为中国用户设计，手把手教你如何在Linux系统上快速微调（全参数/LoRA）并部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）。