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共 1,808 个仓库 · 一年内有推送 · Python
能识别复杂表格、表单和手写内容的 OCR 模型,保留完整版面布局,适合把扫描件和图片转成结构化文本喂给 RAG 或文档解析流程。
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。
用 Python 直接调用微软 Edge 的在线语音合成服务,无需安装 Edge 浏览器或密钥,即可把文本转成自然语音。
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。
给 LLM 推理加速的 KV Cache 层,可对接 vLLM 等框架,复用和缓存键值对来降低显存占用、提升吞吐,支持 CUDA 和 ROCm。
提供文本嵌入与重排模型,用于语义检索和 RAG 场景,把文档和查询转成向量并做相关性排序。
在终端里直接调用 GPT、Llama、Ollama 等大模型,用自然语言生成并执行 shell 命令,省去查手册和拼参数的时间。
给 GDB 加一个模块化可视化面板,调试时自动分屏显示源码、汇编、寄存器、栈和断点等信息,省去反复敲命令。
开源企业级 Agent 平台,把智能体、工作流、RAG 知识库和模型管理整合在一起,方便企业搭建、部署和运维 AI 应用。
开源的 LLM 可观测性与评测平台,能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用,帮团队定位大模型链路中的问题。
基于大模型的软件工程智能体,能自动完成编码、调试、重构等通用开发任务,把自然语言需求直接转成可执行代码改动。
用 PyTorch 复现了注意力机制、MLP、重参数化和卷积等常见模块,方便对照论文理解原理并直接嵌入视觉任务模型。
把 FastAPI 接口一键暴露成 MCP 工具,自带认证授权,让 Claude、Cursor 等 LLM 客户端直接调用你的后端服务。
基于 Python 的通用自动化框架,用关键字驱动方式编写验收测试和 RPA 流程,让非程序员也能读懂和参与测试用例。
基于 PyTorch 的开源语音工具包,覆盖语音识别、说话人识别与分离、语音增强等任务,提供预训练模型和训练流程,方便快速搭建语音系统。
用声明式规则给数据加单元测试,校验数据质量、做数据剖析,让脏数据在进入下游前就被发现。
自托管的多用户、多智能体 AI 助手,支持长期记忆和本地优先部署,适合团队搭建自己的智能助理服务。
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。
基于 PyTorch 的语义分割模型库,提供 500+ 预训练卷积与 Transformer 骨干网络,开箱即用,省去自己搭建和训练分割模型的麻烦。
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。
自动检测和修复真实数据集中标签错误、异常样本等质量问题,帮你在训练前把脏数据清理干净,提升模型效果。
LTX-Video 是 Lightricks 开源的视频生成模型,支持文生视频和图生视频,基于 DiT 扩散架构,可快速生成高质量短视频。
开源 AI 智能体框架与元编排层,可统一调度 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体,无需重写即可切换底层执行器,并支持策略管控、沙箱隔离与多端实时协作。