训练与微调
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面向 Transformer 模型的高性能推理引擎，用 C++ 实现并支持 CUDA、AVX、NEON 等硬件加速，让机器翻译等模型在 CPU/GPU 上跑得更快、显存占用更低。
把自然语言提示词编译成结构化输出的提示工程工具，支持 GPT 等模型，并提供提示词版本管理，省去手写解析逻辑。
极快的 C++/CUDA 神经网络框架，专为 MLP 等小网络在 GPU 上训练和推理加速，常用于 NeRF 等实时渲染场景。
一套面向知识图谱抽取与构建的开源工具包，支持命名实体识别、关系抽取、属性抽取和事件抽取，覆盖少样本、文档级和指令抽取等场景。
CrateDB 是一个分布式可扩展的 SQL 数据库，基于 Lucene 构建并兼容 PostgreSQL，能近实时存储和分析海量数据，即使复杂查询也能应对。
把 PyTorch 等导出的 ONNX 模型做图优化和算子融合，去掉冗余节点、简化计算图，方便部署和推理加速。
轻量级自动机器学习库，能自动搜索模型和超参数，用较低算力快速找到不错的配置，适合分类、回归和调参场景。
RAG (Retrieval Augmented Generation) Framework for building modular, open source applications for production by TrueFoundry
开源的 AI 训练跟踪与可视化工具，支持云端和私有化部署，可无缝接入 PyTorch、Transformers 等主流训练框架，用来记录指标、对比实验。
轻量级 Python 大模型推理与服务框架，主打高吞吐、易扩展，适合快速部署 GPT、LLaMA 等模型对外提供 API 服务。
Hugging Face 官方 Transformers 课程，系统讲解 Transformer 模型与 NLP 的实战用法，适合从零上手深度学习训练与微调。
Serve, optimize and scale PyTorch models in production
基于 Transformers 的 Python 训练库，把文本分类、NER、问答、信息检索、语言生成、多模态和对话 AI 等任务的训练与推理流程统一封装，省去手写训练循环的麻烦。
用 Python 构建并自动优化 LLM 应用的库，支持自动提示词调优、检索增强和 Agent 编排，帮开发者把大模型应用调得更准更省。
用 Segment Anything 模型对遥感影像等地理空间数据做交互式分割的 Python 包，省去自己搭建分割流程的麻烦。
一套基于 LangChain 的 RAG 应用构建教程与代码集合，覆盖从基础检索增强到 Agentic RAG 的完整实现路径，帮你快速搭出带检索能力的问答机器人。
基于 Spark 的分布式 NLP 库，把 BERT、LLM、ONNX 等模型封装成可直接调用的流水线，在集群上批量做命名实体识别、分词、翻译等任务。
基于 Llama3 的中文后训练模型与配套工具，提供中文微调权重、训练脚本和部署方案，让开发者能直接跑起中文对话模型。
统一可扩展的分布式机器学习库，支持大规模训练、模型服务和联邦学习，还能跨云调度任意 AI 任务到 GPU 云或本地集群。
汇总知识蒸馏领域的论文、代码与资源清单，方便快速查找教师-学生模型压缩和知识迁移的相关工作。
低代码构建多智能体大模型应用的框架，把模型微调、知识库、数据流程等环节封装成简单接口，让开发者少写胶水代码就能搭出复杂 Agent 系统。
面向中文 NLP 的大模型实战代码库，覆盖数据准备、模型训练与推理全流程，含 BERT、ChatGLM、LLaMA 等示例，适合直接上手跑通中文大模型任务。
Multi-LoRA inference server that scales to 1000s of fine-tuned LLMs
基于 PyTorch 的自监督学习库，用对比学习和 JEPA 世界模型在无标注图像上训练表征，省去人工标注成本。