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。

微软出品的推荐系统实践库，提供从数据准备、模型训练到部署上线的完整示例和最佳实践，帮算法工程师快速搭建推荐与排序模型。

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。

Facebook AI 开源的端到端语音识别训练工具包，用 C++ 实现，可基于 wav2letter 架构训练声学模型，省去传统 ASR 繁琐的特征工程流程。

基于 kohya-ss 训练器的 LoRA 与 Dreambooth 微调脚本，带图形界面，让扩散模型训练不用敲命令行。

用 LLM 智能体自动完成数据挖掘、模型训练等研发流程，让 AI 驱动数据驱动的 AI 开发。

从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。

面向人类友好的深度学习 API，用 Python 编写，可跑在 TensorFlow、JAX、PyTorch 上，帮开发者快速搭建和训练神经网络。

一套从数据工程、模型训练到部署迭代的完整教程，帮你把机器学习项目做成可上线的生产级应用。

基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。

给 AI 编程助手实时提供最新版本文档的 MCP 服务，解决大模型训练数据过时、写代码时引用旧 API 的问题。

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。

基于 PyTorch 的深度学习高层封装库，用少量代码就能训练出高精度模型，配套 notebook 教程降低入门门槛。

配套 PyTorch 深度学习课程的开源教程与代码，从零基础讲到能独立训练模型，适合边看边动手练。

提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方，覆盖预训练、微调和规模化部署全流程，适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。

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。

跨平台高性能推理与训练加速引擎，可直接加载 ONNX 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出，解决模型在不同硬件上高效部署的问题。

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。

一套为期四个月的免费机器学习工程课程，覆盖从模型训练到 Docker、FastAPI、Kubernetes 部署的完整链路，适合想补齐工程落地能力的算法同学。

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。

面向 MoE 模型的高效专家并行通信库，专门优化 GPU 间 all-to-all 分发与合并，降低大规模稀疏模型训练和推理的通信开销。

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。

ERNIE 4.5 系列大模型与配套的工业级开发工具包 ERNIEKit，基于 PaddlePaddle，支持大语言模型和多模态模型的训练、微调与推理部署。

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。

面向语音 AI 的可扩展生成式框架，覆盖语音识别、语音合成、说话人分离与语音翻译，方便研究和开发人员训练部署语音模型。

面向中文 NLP 的大模型实战代码库，覆盖数据准备、模型训练与推理全流程，含 BERT、ChatGLM、LLaMA 等示例，适合直接上手跑通中文大模型任务。

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。

Amazon SageMaker 官方示例集，用 Jupyter Notebook 演示如何构建、训练和部署机器学习模型，适合上手 MLOps 全流程。

一站式扩散模型训练工具，支持 LoRA 和图像模型微调，提供图形界面，无需写代码即可完成训练配置。

基于 Megatron 和 DeepSpeed 在 GPU 上训练大规模自回归 Transformer 的模型并行框架，用来复现和扩展 GPT-3 级别的语言模型。

用 100 多张原创原理图把 LLM 和强化学习的关键算法讲清楚，适合想系统理解大模型训练与 RL 机制的人对照学习。

基于飞桨的目标检测工具库，覆盖检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测，提供从训练到部署的完整流程。

PyTorch 官方的端侧推理框架，把训练好的模型导出并部署到手机、嵌入式和边缘设备上运行，覆盖 CPU、GPU 等多种后端。

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。

RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构，支持像 GPT 一样并行训练，推理时线性时间、常量显存、无限上下文，无需 KV 缓存。

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。

面向 MLOps 与 LLM 工作流的可扩展平台，把数据管道、模型训练到 Agent 部署串成可复现流程，并统一追踪元数据与实验。

基于 CNN/ResNet/DenseNet 加 GRU/LSTM 与 CTC/交叉熵的验证码识别模型训练工具，专注训练环节，帮你快速产出可用的验证码 OCR 模型。

把超大图像切成小块做切片推理，再拼回完整结果，兼容任意检测/分割模型，还带交互式界面和误差分析图。