训练与微调
505 个仓库从预训练到微调再到后训练:框架、并行策略、参数高效方法与 RLHF。
RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构,支持像 GPT 一样并行训练,推理时线性时间、常量显存、无限上下文,无需 KV 缓存。
Distributed training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet.
把 AI 研究与工程技能打包成可复用模块,接入 Claude Code、Codex、Gemini 等编码代理后即可获得完整科研能力。
基于 PyTorch 的轻量级 NLP 框架,几行代码就能完成命名实体识别、词性标注、语义角色标注等序列标注任务的训练与微调。
把 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》MIT 教材整理成 PDF,含完整版和分章节版,方便离线阅读和按需查阅。
开源实现的 CLIP 多模态模型,提供图像-文本对比学习训练与预训练权重,支持零样本图像分类和跨模态检索。
基于 PyTorch 的强化学习算法库,提供 PPO、SAC、TD3 等常用算法的可靠实现,开箱即用,适合机器人控制和仿真环境训练。
提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方,覆盖预训练、微调和规模化部署全流程,适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。
NVIDIA 官方的高性能深度学习推理 SDK,能把训练好的模型在 NVIDIA GPU 上做极致加速和部署,适合追求低延迟高吞吐的生产推理场景。
开源音乐生成基础模型,用符号规划、零样本翻唱和智能体编辑从歌词生成完整歌曲,适合研究音乐生成与风格迁移。
冰霜之地的技术博客合集,深入拆解 Go、HTTP/2、密码学、算法与机器学习等源码,适合想系统啃底层实现和系统设计的工程师。
从下载数据到生成文本,手把手教你从零训练自己的大语言模型,适合想搞懂 LLM 训练全流程的开发者动手实践。
PyTorch 上的 Grad-CAM 系列可视化工具,支持 CNN 和 Vision Transformer,可用于分类、检测、分割、图像相似度等任务的模型可解释性分析。
汇总深度学习、强化学习、计算机视觉和 NLP 等方向的优质公开课与讲座资源,适合系统入门或查漏补缺。
一站式大模型微调工具,支持 LoRA、QLoRA、全参等多种训练方式,用配置文件就能跑起各种开源模型的微调任务。
把 DeepSeek、Llama 等开源大模型一键部署成兼容 OpenAI 的 API 服务,省去自己搭推理后端的麻烦。
开源分布式图数据库,支持水平扩展和高可用,适合存储超大规模图数据并做低延迟查询,可用于知识图谱和 GraphRAG 场景。
基于 PyTorch 的几何计算机视觉库,提供可微分的图像处理与几何变换算子,方便在空间 AI 和机器人任务中搭建视觉模型。
微软开源的 PII 检测与脱敏框架,能从文本、图像和结构化数据中识别并匿名化姓名、电话等敏感信息,支持 NLP 与正则规则组合的自定义流水线。
低代码训练框架,用声明式配置就能构建和微调自定义 LLM、神经网络及其他 AI 模型,省去手写大量训练代码。
TensorZero is an open-source LLMOps platform that unifies an LLM gateway, observability, evaluation, optimization, and experimentation.
用纯 C99 从零实现的 Kimi K3 推理引擎,单 CPU、8.24 GB 内存即可跑 2.78 万亿参数模型,不依赖 BLAS、框架或 GPU。
面向 AI 开发者的实验追踪与模型管理平台,记录训练指标、超参数和数据集版本,支持从实验到生产的全流程协作。
用 Rust 实现的高性能分词器库,支持 BERT、GPT 等主流模型,兼顾研究实验与生产部署,解决文本预处理速度慢、跨语言调用不便的问题。