训练与微调
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一站式搞定 Qwen、Gemma 等开源大模型和多模态模型的微调（SFT/RL）、评测与部署，零代码也能上手。
面向 NVIDIA Jetson 嵌入式设备的深度学习推理部署指南，用 TensorRT 加速图像识别等视觉任务，配套教程和预训练模型开箱即用。
把训练好的模型快速封装成推理 API 和任务队列，支持 LLM 应用与多模型流水线，省去自己搭服务框架的麻烦。
Meshtastic 官方固件，让 ESP32、nRF52 等低成本 LoRa 开发板组成无需基站的离网 Mesh 通信网络，适合徒步和野外场景。
多音色、支持提示词控制情感与风格的语音合成引擎，输入文本即可生成带情绪表现力的自然语音，适合做有声内容和虚拟人配音。
提供可插拔的 Python 和 C++ 多目标跟踪模块，集成 BoT-SORT、ByteTrack、OC-SORT 等 SOTA 算法，支持轴对齐与旋转框跟踪。
在 Jupyter 里交互式可视化 BERT、GPT-2、RoBERTa 等 Transformer 模型的注意力权重，帮助理解模型内部机制。
用 BERT 句向量加 c-TF-IDF 做主题建模，生成的主题可解释性强，适合从大量文本里快速挖掘和归类话题。
在 PaLM 架构上实现 RLHF 人类反馈强化学习，复现 ChatGPT 式训练流程，适合研究大模型对齐与强化学习微调。
基于密码学的自组网网络栈，能在 LoRa、分组无线电、WiFi 等任意链路上搭建去中心化、抗中断的网状网络。
基于 Megatron 和 DeepSpeed 在 GPU 上训练大规模自回归 Transformer 的模型并行框架，用来复现和扩展 GPT-3 级别的语言模型。
面向多模态 AI 的开放湖仓数据格式，两行代码即可从 Parquet 转换，实现百倍随机访问加速、向量索引和数据版本管理，兼容 Pandas、DuckDB、PyTorch 等生态。
从网页抓取正文和元数据的 Python 库与命令行工具，支持爬取、解析并导出为 CSV、JSON、Markdown 等格式，适合构建语料库和 RAG 数据。
一站式 MLOps/LLMOps 平台，把实验跟踪、数据管理、流水线编排和模型服务整合在一起，帮团队把 AI 训练与部署流程自动化。
DeepSpeed 官方示例集，提供各类模型接入 DeepSpeed 分布式训练的现成代码，方便照着改自己的训练脚本。
用 Triton 重写 LLM 训练中的 RMSNorm、RoPE、交叉熵等关键算子，减少显存占用并提升微调吞吐，兼容 Llama、Mistral、Gemma、Phi 等主流模型。
基于 Python 的开源离线翻译库，用本地语言模型完成多语种互译，无需联网即可在自有设备上跑机器翻译。
Facebook AI 开源的端到端语音识别训练工具包，用 C++ 实现，可基于 wav2letter 架构训练声学模型，省去传统 ASR 繁琐的特征工程流程。
精选 GPT、ChatGPT、PaLM 等大模型的提示工程资源合集，涵盖提示设计、少样本学习与提示生成等实践资料，方便快速查找和上手。
基于深度学习的一站式 OCR 库，把文字检测、文字识别和版面分析串成流水线，支持 PyTorch 训练与微调，适合快速搭建文档解析应用。
基于 PyTorch 的度量学习库，提供对比损失、难例挖掘、采样器和检索指标，用来训练和评估相似度搜索所需的嵌入向量。
在自有 GPU 节点上编排多机训练任务并做容错调度，替代手工 SSH 加脚本拼集群
一条命令就能搭好包含 Caffe、Keras、MXNet 等主流框架的深度学习 Docker 环境，省去逐个配置依赖的麻烦。
基于 kohya-ss 训练器的 LoRA 与 Dreambooth 微调脚本，带图形界面，让扩散模型训练不用敲命令行。