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学习如何设计、开发、部署和迭代生产级别的机器学习应用。

降低大型AI模型的成本，提升其速度和易用性

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。

这个资源库主要由Omar Santos (@santosomar)维护，包含数千个与道德黑客、漏洞赏金、数字取证与事件响应 (DFIR)、人工智能安全、漏洞研究、漏洞利用开发、逆向工程等相关的资源。

飞桨：源于工业实践的并行分布式深度学习框架，支持高性能单机、分布式训练和跨平台部署，涵盖深度学习和机器学习。

机器学习工程公开课

一个简单易用、功能强大的自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 库，拥有强大的模型库，支持从研究到工业应用的各种 NLP 任务，包括文本分类、神经搜索、问答、信息抽取、文档智能、情感分析等。

这篇调查论文“大型语言模型综述”的官方GitHub页面。

用于构建自定义大型语言模型 (LLM)、神经网络和其他 AI 模型的低代码框架

一些 Jupyter Notebook 示例，演示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。

SkyPilot：在任何基础设施（Kubernetes 或 15+ 云平台）上运行 AI 和批量作业。通过简单的界面获得统一的执行、成本节省和高 GPU 可用性。

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一个高效、灵活且功能齐全的工具包，用于微调大型语言模型（InternLM2、Llama3、Phi3、Qwen、Mistral等）

H2O LLM Studio：一个用于微调大型语言模型 (LLM) 的框架和免代码图形用户界面 (GUI)。文档：https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/