训练与微调
共 329 个仓库 · 近 4 个月有推送
用 OpenAI 的 CLIP 引导扩散模型，把文字描述直接生成图片，提供命令行工具和 Python 模块两种用法。
面向边缘受限硬件的神经网络压缩工具包，提供量化感知训练和训练后量化等高级量化压缩能力，帮研究者把模型高效部署到资源紧张的设备上。
基于 LoRa 的低成本自组网物联网设备固件，可快速部署去中心化网状网络，适合应急通信等无基础设施场景。
面向嵌入式设备的开源 AI 模型训练与部署工具，支持在 ESP32、Jetson、树莓派等硬件上完成图像分类、目标检测等任务的训练与推理。
把 LoRa 网关的 Packet Forwarder 协议统一转换成 MQTT 上的 Protobuf 或 JSON，方便 ChirpStack 接入各类网关。
用麦克风做声学无人机探测的低成本离网方案，基于 ESP32 等边缘设备本地识别，可接入 Home Assistant 守护空域。
基于 Viterbi 算法的日语分词器，用 Rust 实现，适合需要高性能形态素分析的 NLP 场景。
把 ONNX 模型编译成纯 C 代码，方便在单片机和边缘设备上直接跑推理，不用带完整运行时。
汇总深度神经网络压缩与加速方向的论文清单，方便按主题查找剪枝、量化等模型轻量化研究。
把训练好的 sklearn、XGBoost 等 ML 模型直接暴露成 LLM Agent 可调用的工具，省去自己写胶水代码，让 Agent 能调用传统模型做预测。
用 Meta 的 Segment-Anything 模型对 LiDAR 点云做分割的 Python 包，省去自己搭建分割流程的麻烦。
基于 DuckDB 的 TypeScript 数据分析库，能快速处理表格、地理空间、图网络和向量相似度检索，还支持 AI 与 Google Sheets 集成。
首个开源的 JSON 原生文生图模型，用结构化 JSON 输入实现可控、可预测且版权合规的图像生成。
把 Mac 上运行的 Apple Foundation Models、MLX 模型等本地 AI 能力聚合成一个兼容 OpenAI 的 API 端点，支持服务模式和单次命令推理，还能通过管道调用。
为 X-AnyLabeling 标注工具提供轻量可扩展的模型推理服务，把检测、分割、分类、姿态等视觉模型接成后端，方便标注时自动预标注。
本地优先的 AI 图像整理与生成媒体库管理工具，支持 ComfyUI、A1111、InvokeAI 等，可按提示词、模型、LoRA、元数据或视觉相似度检索海量输出目录。
面向 Apple Silicon 的本地大模型推理与微调框架，用 Rust 实现，支持 LoRA/QLoRA 微调、量化、模型服务和 MLX/Metal 加速。
面向 STM32 的 Ra-02/SX1278 LoRa 模块驱动库，基于 HAL 库封装，帮嵌入式开发者快速在 ARM 单片机上实现 LoRa 无线通信。
基于树莓派和 SX1302/SX1303 集中器的开源 LoRa 基站，为 Meshtastic/MeshCore 提供多信道被动抓包、本地仪表盘和原生发射能力。
为 LoRa 节点实现距离向量路由协议的 C++ 库，让 ESP32、Arduino 设备组成自组网，在无蜂窝网络环境下多跳转发消息。
在单张消费级显卡上跑 PPO、GRPO 和同策略蒸馏的轻量 RL 训练框架，让普通玩家也能做 LLM 对齐后训练。
Rust 写的超快日文分词器，用逐点预测模型做形态素分割，适合需要低延迟、高吞吐的 NLP 流水线。
面向强化学习实验的 GPU 调度与训练编排系统，让多个 RL 实验共享 GPU 资源、减少排队等待，支持 LoRA 微调与 LLM 训练。
实现带高效注意力的 U-Net，并融合最新研究改进，适合图像生成和分割任务的训练与微调。