面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。

面向大模型训练的数据处理流水线，把原始多模态数据清洗、过滤、去重并加工成高质量指令微调语料。

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。

SeaTunnel 是高性能分布式数据集成工具，支持批处理、CDC 变更捕获和多模态数据接入，用于海量数据在异构系统间高效同步。

医学影像分割的深度学习工具箱，开箱即用，能自动配置训练流程，在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。

面向多模态 AI 的嵌入式向量检索库，支持近似最近邻搜索和语义相似度检索，无需单独部署服务，帮开发者省去向量数据管理的麻烦。

Hugging Face 官方数据集库，汇集海量即用型 AI 数据集，并提供高效的数据加载与处理工具，省去自己找数据、写加载代码的麻烦。

跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。

面向多模态 AI 的开放湖仓数据格式，两行代码即可从 Parquet 转换，实现百倍随机访问加速、向量索引和数据版本管理，兼容 Pandas、DuckDB、PyTorch 等生态。

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。

一套可扩展的列柱式压缩框架，也是目前最快的开源列柱式文件格式，面向多模态和 Arrow 数据的高效存储与读取。

把 S3、GCS、Azure 上的非结构化数据整理成带类型、可版本化的数据集，方便 AI Agent 和机器学习流程直接读取和复用。

一个多模态数据库，用单一 ACID 方案替代 MongoDB、Neo4J 和 Elastic，支持文档、图、键值存储，并提供 NetworkX、Pandas 接口和多语言绑定。

面向基础模型训练的多模态数据流水线，把数据清洗、筛选和质量评估串成可扩展流程，解决大规模图文数据难治理的问题。

面向地面机器人的多模态多场景数据集，包含双目相机、激光雷达、IMU 等传感器数据，用于 SLAM 与定位算法的评测和训练。

面向多模态机器学习的数据平台，支持图像标注、数据筛选与清洗，帮助团队管理训练数据并提升数据质量。

面向语音与多模态机器学习的 Python 数据处理库，提供统一的音频加载、切分、特征提取和数据集管理接口，方便搭建语音识别等训练流水线。

面向多模态大模型训练的数据集构建与评估平台，支持数据集的智能生成、管理与质量评估，帮助团队高效准备 VLM 训练数据。