统一加载和运行文本、视觉、音频、多模态的预训练模型，覆盖推理与训练，省去为每个模型重写代码的麻烦。
用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。
收录最全的 PyTorch 图像骨干网络合集，涵盖 ResNet、ViT、ConvNeXt 等主流模型，自带训练、评估、推理和导出脚本及预训练权重，省去自己搭网络和找权重的麻烦。
用 PyTorch 实现的 Vision Transformer（ViT），只需一个 Transformer 编码器就能在图像分类任务上达到 SOTA，代码简洁易读，适合快速复现和二次开发。
一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调，支持 LoRA 等高效训练方式，省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。
统一评测语言模型少样本能力的框架，支持多种任务和模型，方便横向对比不同模型的性能表现。
把 PDF、图片、音视频等各种格式的数据统一解析成结构化文本，方便直接喂给 GenAI 框架和 RAG 流程使用。
用强化学习训练 Transformer 语言模型的全流程库，覆盖 SFT、奖励建模到 PPO/DPO 等 RLHF 算法，省去自己拼训练管线。
一行代码就能把 GPT 换成任意开源大模型，统一推理 API 支持云端、本地和笔记本部署，覆盖语言、语音和多模态模型。
从零手搓大模型全链路的教学项目，涵盖 Transformer、LLaMA、Qwen、RAG、Agent 和扩散模型，帮学习者拆开白盒子理解每个环节的实现细节。
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。
一站式语义搜索与 LLM 编排框架，把向量检索、RAG 和智能体工作流整合在一起，用 Python 就能搭建基于语言模型的应用。
开箱即用的语音工具包，覆盖流式语音识别、语音合成、声纹识别、语音翻译和关键词唤醒，自带标点恢复与文本前端，适合快速搭建语音推理服务。
用 8 个专家 Agent 组成一个统一的虚拟高管团队，对外呈现一致的高管人格，基于 FastAPI 和 Next.js 搭建，适合做多智能体协作与 RAG 决策辅助。
一站式 WebUI，基于 Diffusers 和 PyTorch 统一完成 AI 图像与视频生成、打标和后期处理，省去在多个工具间切换的麻烦。
面向全模态模型的高效推理框架，支持图像、视频、音频生成与多模态模型服务，基于 PyTorch 提供统一的推理与部署能力。
面向 LLM 推理的可编程语义路由层，按请求语义把流量分发到不同模型和算力，并内置护栏与 K8s 集成。
面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。
一套可复用的计算机视觉工具库，提供目标检测、实例分割、分类等任务的标注处理、指标计算与可视化组件，帮开发者省去重复造轮子的时间。
在 Apple Silicon 上通过 MLX 框架运行大语言模型，支持加载、推理和微调，让 Mac 本地跑 LLM 更省心。