训练与微调
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汇总 GitHub 上 PyTorch 相关的模型、实现、辅助库和教程，帮你在一个清单里快速找到需要的深度学习资源。
Rust 写的张量库和深度学习框架，兼顾灵活性与效率，支持自动微分、跨平台后端和内核融合，可训练和部署神经网络。
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。
把 PDF、DOCX、图片等复杂文档解析成干净结构化数据，方便喂给语言模型做 RAG 和检索。
DataTalks.Club 出品的免费 MLOps 实战课程，覆盖模型部署、监控和工作流编排，帮你把机器学习模型从实验推到生产环境。
开源平台，用于构建和部署基于 GPT/LLM 的对话式 Agent，集成提示词编排、工具调用与多渠道发布，省去从零搭建对话机器人的重复工作。
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。
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。
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。