训练与微调
共 329 个仓库 · 近 4 个月有推送
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。
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。
Kedro 是一个面向生产环境的数据科学工具箱，用软件工程最佳实践帮你搭建可复现、易维护、模块化的数据工程与数据科学流水线。
Amazon SageMaker 官方示例集，用 Jupyter Notebook 演示如何构建、训练和部署机器学习模型，适合上手 MLOps 全流程。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。
三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。
把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
一键识别并翻译漫画、图片中的文字，自动完成 OCR、机器翻译和文字区域修复，适合给日漫或外文图片做批量汉化。
用一份 YAML 配置就能微调大模型，靠分层流式加载让 8B 模型在 4GB 显存的笔记本 GPU 上跑起来，省去手写训练脚本和显存焦虑。
基于 Ray 的高性能 RLHF 训练框架，支持 PPO、DAPO、REINFORCE++ 等算法与 vLLM 推理加速，可扩展地完成大模型和视觉语言模型的对齐后训练。
RF-DETR 是 Roboflow 推出的实时目标检测与实例分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，适合直接微调落地。
端到端语音处理工具箱，覆盖语音识别、合成、翻译、增强、分离和说话人日志等任务，基于 PyTorch 提供统一训练与推理流程。
只需几行代码就能把 PyTorch 模型跑在任意设备或分布式配置上，自动处理混合精度（含 fp8）和 FSDP、DeepSpeed 配置，省去手写分布式训练样板代码的麻烦。
低代码 AutoML 平台，几行 Python 代码就能完成分类、回归、聚类和异常检测的建模与调参，4.0 版改用 sklearn 原生引擎并加了 React 控制台。
提供大量预训练、前沿的 ONNX 格式模型，可直接下载用于推理部署或迁移学习，省去自己转换和训练的成本。
一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。
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。
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。