AI · 算法工程
共 1,645 个仓库 · Python
用 PyTorch 从零实现的轻量级 vLLM，代码精简易读，适合学习大模型推理引擎的调度、KV Cache 和 PagedAttention 等核心机制。
用 Python 编排数据管道和资产，把开发、生产到可观测性串起来，适合数据工程和 MLOps 场景。
给 Obsidian 加一个自组织的 AI 第二大脑，丢进任意资料，Claude Code 会自动阅读、建立链接并归档成纯 Markdown 知识图谱，数据完全归你所有。
面向 LLM 应用的自动化评测工具，用合成测试集和多种指标量化 RAG 与生成效果，帮你在上线前发现质量问题。
面向 Agent 应用的 Python 可观测性 SDK，支持对 Agent、LLM 和工具调用做追踪、调试与评测，自带可自托管面板，用时间线和执行图看清多智能体系统的运行过程。
一站式大模型训练框架，支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练，可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。
给数据和模型做版本控制的工具，像 Git 管理代码一样管理数据集和机器学习实验，解决数据版本混乱、实验难复现的问题。
自动审查 Pull Request 的 AI 代码审查工具，接入 OpenAI、Anthropic、Ollama 等模型，在 PR 提交时生成评审意见、改进建议和摘要。
基于流匹配的语音合成模型官方实现，只需一段参考音频就能克隆音色并生成流畅自然的语音，适合做零样本 TTS 和语音克隆。
腾讯混元开源的大规模扩散模型，能从文本或图片直接生成高分辨率3D模型，带精细几何形状和纹理，省去手工建模流程。
用 LLM 智能体自动完成数据挖掘、模型训练等研发流程，让 AI 驱动数据驱动的 AI 开发。
Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
把文档网站、GitHub 仓库和 PDF 自动转成 Claude AI 技能包，并检测内容冲突，省去手工整理知识库的麻烦。
给 ChatGPT 及 Llama、Claude、Gemini 等大模型套上清爽的网页界面，支持智能体、文件问答、联网搜索和模型微调，开箱即用。
用 Python API 定义大模型，并借助 TensorRT 在 NVIDIA GPU 上做极致优化推理，还提供 Python/C++ 运行时来编排高性能服务。
从公开研究文献出发，用第一性原理复现 Claude Mythos 架构的理论实现，供研究者拆解其注意力机制与模型设计思路。
开箱即用的通用验证码识别 OCR 库，Python 直接 pip 安装即可调用，省去自己训练模型和搭环境的麻烦。
用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架，覆盖文档解析、检索和智能体编排，适合在本地或私有环境部署。
为 AI Agent 提供安全隔离的云端沙箱环境，内置真实工具和代码解释器，让 Agent 能安全执行代码、操作文件而不影响宿主系统。
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.
微软推出的多智能体开发框架，支持 Python 和 .NET，用于构建、编排和部署 AI 智能体及多智能体工作流。
面向 AI 智能体的图原生上下文基础设施，用上下文图谱管理记忆与决策依据，让 AI 系统的行为可追溯、可问责。
基于飞桨的目标检测工具库，覆盖检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测，提供从训练到部署的完整流程。