飞桨核心框架，提供深度学习与机器学习的高性能单机及分布式训练能力，并支持跨平台部署，适合工业级模型开发。

基于 PyTorch 的深度学习优化库，通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术，让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。

…machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters

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。

一套面向大模型训练的分布式并行框架，把数据、模型、流水线并行和异构训练整合成统一接口，让训练和推理更省显存、更快。

DeepSpeed 官方示例集，提供各类模型接入 DeepSpeed 分布式训练的现成代码，方便照着改自己的训练脚本。

云原生一站式机器学习与大模型平台，覆盖 Notebook 开发、拖拉拽 Pipeline 编排、分布式训练、超参搜索、推理服务和 SFT/强化学习微调，支持国产算力生态。

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。

基于飞桨的 NLP 与大模型开发库，提供丰富模型库，覆盖 BERT、ERNIE、LLaMA 等，支持分布式训练、压缩和文档智能等任务。

PyTorch 官方的生成式 AI 模型训练平台，提供原生分布式训练组件和可复用的并行策略，帮你在多卡集群上高效训练大模型。

面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。

面向大语言模型的强化学习训练框架，支持分布式训练与智能体工作流，让开发者能低成本训练和调优推理模型。

基于 Spark 的分布式机器学习库，把 LightGBM、深度学习、认知服务等算法封装成易用 API，让大数据场景下的训练和推理可以直接在集群上跑。

NVIDIA 的大规模 Transformer 训练框架，支持张量并行、流水线并行等模型并行策略，用来在成百上千张 GPU 上高效预训练大语言模型。

Detectron2 是 Facebook 开源的目标检测与分割平台，提供模块化架构和丰富预训练模型，方便快速搭建和训练视觉识别任务。

高性能分布式图数据库，专为实时查询场景设计，支持知识图谱等大规模关联数据的存储与毫秒级检索。

高性能云原生向量数据库，专为大规模向量近似最近邻检索设计，适合搭建以图搜图、语义搜索和 RAG 等应用。

开源本地 AI 推理引擎，无需 GPU 即可在任意硬件上跑 LLM、视觉、语音和图像生成模型，提供兼容 OpenAI 的 API。

面向大模型后训练的强化学习框架，用混合编程模型把 RLHF 训练流程编排得灵活又高效，方便扩展和跑大规模实验。

统一的 PyTorch 训练框架，让同一份代码在单卡到上万张 GPU 上都能跑，免去改代码就能做预训练和微调。

汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库，覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程，适合系统学习大模型应用开发。

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。

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。

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。

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 Kubernetes 的云原生机器学习平台，把训练、流水线编排、模型服务和 Notebook 开发统一到容器化集群里，解决 MLOps 各环节割裂、难以规模化调度的问题。

NVIDIA 官方多 GPU 集合通信库，提供 all-reduce、broadcast 等优化通信原语，是分布式深度学习训练中跨卡数据同步的底层依赖。

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 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。

面向 AI 研究者的开源实验环境，可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。

封神榜大模型是 IDEA 研究院开源的中文大模型体系，提供预训练模型、分布式训练和多模态能力，为中文 AIGC 与认知智能应用提供基础模型支撑。

面向 AI 与多模态负载的高性能数据引擎，用 Rust 编写，能大规模处理图像、音频、视频和结构化数据，适合搭建 ETL 与数据管道。

一套加速深度学习研发的 PyTorch 高层框架，提供可复用的训练循环、分布式训练和指标回调，省去反复搭训练脚手架的时间。

在 Kubernetes 上跑分布式模型训练和大模型微调的框架，把多机多卡任务编排成 K8s 原生作业，省去自己搭训练集群的麻烦。

OpenMMLab 生态的深度学习训练基础库，统一封装训练循环、配置系统和分布式训练等底层能力，让算法开发者专注模型本身而不用重复搭建训练脚手架。

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。

用 Go 实现的分布式私有网络工具，把多台机器组成加密的虚拟内网，方便跨机房、跨云互联而不依赖中心网关。

一门讲高效深度学习系统的课程材料，覆盖 CUDA 编程、分布式训练和推理优化，帮你搞懂怎么把模型训得更快、跑得更省。

基于 PyTorch 原生分布式训练的 LLM/VLM 训练库，开箱即用兼容 Hugging Face，方便微调 Llama、Gemma、GLM 等主流大模型。

Lingvo 是 Google 开源的序列建模框架，用 TensorFlow 搭建语音识别、机器翻译、语言模型等 NLP 任务，支持分布式 GPU 训练。