PyTorch 上的 Grad-CAM 系列可视化工具，支持 CNN 和 Vision Transformer，可用于分类、检测、分割、图像相似度等任务的模型可解释性分析。

用 BERT 句向量加 c-TF-IDF 做主题建模，生成的主题可解释性强，适合从大量文本里快速挖掘和归类话题。

在 Jupyter 里交互式可视化 BERT、GPT-2、RoBERTa 等 Transformer 模型的注意力权重，帮助理解模型内部机制。

一份持续更新的异常检测资源大全，汇总书籍、论文、视频和工具箱，覆盖传统方法与最新的 LLM、VLM 工作，适合快速入门和跟进前沿。

给 LLM 应用和 AI Agent 做评测与追踪的工具，能记录实验过程、量化效果并定位问题，方便持续迭代和上线监控。

从零实现的大模型蒸馏与推理服务引擎，包含自定义 Triton/CUDA 算子、FSDP 蒸馏、分页 KV 连续批处理、投机解码和 Rust 网关，适合研究推理加速与可解释性。

一站式深度学习全栈库，把模型搭建、FastAPI 接口开发和模型部署串起来，还带 GradCAM 可解释性分析，省去自己拼装各环节的麻烦。

一份精选的机器学习生产化开源工具清单，覆盖模型部署、监控、版本管理和规模化扩展，帮你快速找到 MLOps 各环节的趁手工具。