"大語言模型"

m87-labs/moondream

moondream：微型視覺語言模型 — moondream 是一個基於 Python 的微型視覺語言模型，利用深度學習技術實現視覺和語言之間的交互。這個模型可以用於各種應用，例如圖像描述、視覺問答等。moondream 的開發對於推動人工智慧和機器學習的發展具有重要意義

Python★ 9.9k⑂ 790other

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handy-computer/transcribe.cpp

transcribe.cpp：語音轉文字工具 — transcribe.cpp 是一個基於 ggml 庫的語音轉文字工具，支援超過 16 種不同的模型家族。它能夠高效地將語音轉換為文字，適用於各種需要自動轉錄語音的場景。

C++★ 1.4k⑂ 35other

+395 ★☆

linyqh/NarratoAI

NarratoAI：AI視頻剪輯與解說 — NarratoAI是一個基於Python的開源項目，利用AI模型來實現一鍵式影片解說和剪輯。這個項目使用了moviepy和Gemini API等庫來處理影片，能夠大大簡化影片製作的過程。NarratoAI的出現對於需要快速製作影片的用戶來說具有重要意義

Python★ 10k⑂ 1.4kai-ml

☆

langchain-ai/open_deep_research

open_deep_research：開源深度研究平台 — open_deep_research 提供了一個強大的開源框架，支持各種深度學習模型的開發和研究。它對於希望在深度學習領域進行創新研究的開發者來說極為重要。

Python★ 12.3k⑂ 1.7kother

+23 ★☆

datawhalechina/happy-llm

happy-llm：大模型构建项目 — happy-llm项目旨在从零开始构建大模型，使用Jupyter Notebook语言开发，涵盖了agent、llm和rag等主题。该项目为构建大模型提供了一个基础框架，能够帮助开发者更好地理解和实现大模型的构建。同时，该项目也是一个开源项目，欢迎开发者参与贡献和学习

Jupyter Notebook★ 32.4k⑂ 3.1kai-ml

☆

sgl-project/sglang

sglang：高性能語言模型服務框架 — sglang是一個高性能的服務框架，適用於大型語言模型和多模態模型。它支持多種模型架構，包括Transformer、Moe和Diffusion，能夠提供快速和高效的推理服務。sglang的開發對於自然語言處理和人工智慧領域具有重要意義

Python★ 29.9k⑂ 6.9kai-ml

☆

mckaywrigley/chatbot-ui

chatbot-ui：人工智慧聊天界面 — chatbot-ui 提供了一個簡單的聊天界面，讓使用者可以輕鬆地與 AI 模型進行交互。這個項目使用 TypeScript 開發，提供了高效和可擴展的解決方案。通過 chatbot-ui，開發者可以快速地建立自己的聊天機器人

TypeScript★ 33.3k⑂ 9.4kai-ml

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datawhalechina/all-in-rag

all-in-rag：大模型應用開發實戰 — all-in-rag 提供了全面的 RAG 技術指南，涵蓋了從基礎到進階的應用開發，是學習和使用大模型的寶貴資源。

Python★ 9.8k⑂ 4.9kai-ml

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hpcaitech/ColossalAI

ColossalAI：大型 AI 模型開發框架 — ColossalAI 通過提供高效的數據平行和模型平行計算方法，使大型 AI 模型的訓練和推理過程更快更便宜。這項技術的開發對於推動 AI 研究和應用具有重要意義，尤其是在大型模型和分布式計算領域。同時，ColossalAI 也支持異構訓練和管道平行等先進功能，進一步擴展了其在 AI 研究和開發中的應用價值。

Python★ 41.4k⑂ 4.5kai-ml

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mlabonne/llm-course

llm-course：大型語言模型入門課程 — llm-course是一門針對大型語言模型（LLMs）的入門課程，提供詳細的路線圖和Colab筆記本，以幫助學習者快速上手。透過這門課程，學習者可以掌握LLMs的基礎知識和實踐技能，進而應用於機器學習和自然語言處理等領域。同時，課程還提供了現成的Colab筆記本，讓學習者可以直接實踐和驗證所學的知識

★ 81.3k⑂ 9.5kai-ml

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2noise/ChatTTS

ChatTTS：每日對話的生成語音模型 — ChatTTS是一個開源項目，使用Python和Torch等庫來實現生成語音模型。它可以用於每日對話的語音合成，提供自然和流暢的語音體驗。這個項目對於語音助手、聊天機器人等領域具有重要意義

Python★ 39.7k⑂ 4.3kai-ml

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mylxsw/aidea

aidea：整合主流語言模型和圖像生成模型的APP — aidea是一個結合了主流大型語言模型和圖像生成模型的APP，使用Flutter開發，具有完全開源的代碼。這個項目的目的是提供一個整合了多種AI模型的平台，讓用戶可以方便地使用這些模型。這個項目的開源代碼也可以讓開發者學習和參考

Dart★ 6.9k⑂ 1kai-ml

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agentscope-ai/agentscope

agentscope：人工智慧代理建構工具 — agentscope 是一個基於 Python 的開源項目，允許使用者建構和運行代理，支持多模態和多代理的互動。該項目的目的是提供一個透明和可信的代理建構平台，讓使用者可以更好地理解和控制代理的行為。agentscope 的應用範圍包括聊天機器人、語言模型和多代理系統等

Python★ 28.3k⑂ 3.3kai-ml

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BVLC/caffe

caffe：深度學習快速開放框架 — caffe是一個開源的深度學習框架，旨在提供快速和高效的神經網絡計算功能。它支持多種程式語言，包括C++、Python和MATLAB，同時也提供了豐富的API和工具，讓開發者可以輕鬆地使用和擴展。caffe的優勢在於其高性能和高擴展性，使其成為深度學習領域的一個重要工具

C++★ 34.6k⑂ 18.4kai-ml

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lm-sys/FastChat

FastChat：大型語言模型開源平台 — FastChat 提供了一個開放的平台，讓開發者可以訓練、服務和評估大型語言模型，從而推動自然語言處理的發展。該平台針對 Vicuna 和 Chatbot Arena 進行了優化，為開發者提供了一個高效的工具。FastChat 的開源性質使其能夠被廣泛使用和擴展，推動 AI 研究的進步

Python★ 39.5k⑂ 4.8kai-ml

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binary-husky/gpt_academic

gpt_academic：大语言模型实用化交互接口 — gpt_academic是一个模块化设计的项目，支持自定义快捷按钮和函数插件，能够支持Python和C++等项目的剖析和自译解功能。同时，它还支持PDF/LaTex论文的翻译和总结功能，以及并行问询多种LLM模型。通过接入多个LLM模型和服务，gpt_academic为用户提供了一个强大的工具，能够提高他们的工作效率和生产力。

Python★ 71.1k⑂ 8.3kai-ml

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OpenRLHF/OpenRLHF

OpenRLHF：基於 Ray 的高效能代理式強化學習框架 — OpenRLHF 提供了一個易於使用、可擴展且高效能的框架，讓研究人員和開發人員可以快速地開發和部署強化學習模型。它基於 Ray，支援多種演算法和技術，包括 PPO、DAPO、REINFORCE++、VLM、TIS、vLLM 和 Async RL。OpenRLHF 的目標是提供一個高效能和可擴展的框架，讓強化學習可以更廣泛地應用於各個領域。

Python★ 9.9k⑂ 988ai-ml

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microsoft/autogen

autogen：人工智慧框架 — autogen 是一個基於 Python 的編程框架，旨在開發具有自主性和智能的代理人工智慧。它提供了一個強大的平台，讓開發者可以創建和定制自己的智能代理。autogen 的出現對於人工智慧的發展具有重要意義，因為它可以讓開發者更容易地創建和應用智能代理

Python★ 60k⑂ 9kai-ml

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FunAudioLLM/CosyVoice

CosyVoice：多語音頻生成模型 — CosyVoice是一個基於Python的多語音頻生成模型，能夠提供多種語言的音頻生成，包括英文、中文、日文和韓文等。它提供了推理、訓練和部署的全棧能力，讓用戶可以輕鬆地使用和擴展模型。CosyVoice的出現對於自然語言生成和文本轉語音等領域具有重要意義

Python★ 22.1k⑂ 2.6kai-ml

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stanfordnlp/dspy

dspy：語言模型編程框架 — dspy提供了一個簡單的方式來編程語言模型，讓開發者可以輕鬆地創建和訓練自己的模型。這個框架的目的是讓開發者可以更好地控制語言模型的行為，從而提高模型的性能和可靠性。同時，dspy也提供了一個強大的工具集，讓開發者可以輕鬆地擴展和自定義自己的模型

Python★ 36.4k⑂ 3.1kbackend

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microsoft/BitNet

BitNet：1 位 LLM 推理框架 — BitNet 是一個開源的框架，旨在為 1 位大型語言模型（LLMs）提供高效的推理能力。它使用 Python 進行開發，為開發人員提供了一個簡單易用的介面。通過 BitNet，開發人員可以輕鬆地部署和管理 1 位 LLMs，從而提高推理效率和準確度

C++★ 39.8k⑂ 3.7kai-ml

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huggingface/transformers

transformers：機器學習模型框架 — transformers 提供了一個統一的框架，讓開發者可以輕鬆地使用和訓練各種機器學習模型，包括自然語言處理、語音識別和視覺模型等。這個框架支持 PyTorch 和其他深度學習庫，讓開發者可以快速地部署和集成模型。同時，transformers 還提供了大量的預訓練模型，讓開發者可以快速地開始自己的項目。

Python★ 163k⑂ 34kai-ml

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deepset-ai/haystack

haystack：開源AI編排框架 — haystack是一個開源的AI編排框架，用于建立生產就緒的LLM應用程序。它允許用戶設計模組化的管道和代理工作流，具有明確的控制權，可應用於可擴展的代理、RAG、多模態應用程序、語義搜索和對話系統。haystack的目的是為了提供一個高效和可擴展的解決方案，用于建設複雜的AI應用程序

Python★ 26k⑂ 3kai-ml

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shiyu-coder/Kronos

Kronos：金融市場語言的基礎模型 — Kronos 是一個專為金融市場語言設計的基礎模型，旨在理解和生成與金融市場相關的文本。這個模型對於分析金融新聞、報告和市場趨勢具有重要價值。

Python★ 34.3k⑂ 5.8kother

+321 ★☆

fengshao1227/ccg-workflow

ccg-workflow：多模型協作工作流引擎 — ccg-workflow 是一個多模型協作工作流引擎，通過單個命令 /ccg:go，AI 可自動分析意圖、選擇策略並編排 Codex、Gemini 和 Claude 協作執行，簡化複雜的工作流程。

Go★ 5.8k⑂ 443ai-ml

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coqui-ai/TTS

TTS：文字轉語音工具包 — TTS 是一個基於 Python 的深度學習工具包，提供了多種文字轉語音的模型和技術，包括 Glow-TTS、HiFiGAN 和 MelGAN 等，能夠用於研究和生產環境。TTS 的優點在於其高質量的語音合成和靈活的配置選項。TTS 的應用包括語音合成、語音轉換和語音克隆等領域

Python★ 45.8k⑂ 6.2kai-ml

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langflow-ai/langflow

langflow：AI 工作流和代理建構工具 — langflow 是一個 Python 工具，允許用戶建構和部署 AI 驅動的代理和工作流程。它支持多種 AI 模型，包括大型語言模型和生成式 AI。langflow 的目的是簡化 AI 工作流程的建構和部署過程，讓開發者更容易地創建智能代理和應用程式

Python★ 152.4k⑂ 9.7kai-ml

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yamadashy/repomix

repomix：AI 友好型倉庫打包工具 — repomix 能夠將您的倉庫打包成一個單一的檔案，使其能夠被 Large Language Models (LLMs) 或其他 AI 工具輕鬆讀取和分析。這使得開發人員能夠更容易地將其代碼庫與 AI 工具整合，從而提高開發效率和智能化程度。repomix 支持多種 AI 工具，包括 Claude、ChatGPT、DeepSeek、Perplexity、Gemini、Gemma、Llama、Grok 等

TypeScript★ 27.4k⑂ 1.5kai-ml

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langchain-ai/langgraph

langgraph：建設強健的代理 — langgraph 是一個開源的 Python 框架，能夠幫助開發者建立強健的代理，利用 AI 技術來實現智能代理的功能。這個框架提供了一個簡單的方式來建設和管理代理，能夠應用於各種領域。langgraph 的目的是為了提供一個強健和可擴展的代理建設框架，能夠幫助開發者建立更好的智能代理

Python★ 38.2k⑂ 6.4kai-ml

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pjreddie/darknet

darknet：神經網路框架 — darknet 提供了一個簡單且高效的方式來實現 CNN 模型，支援多種神經網路架構和訓練算法。這個框架廣泛應用於圖像識別、物體偵測等領域。darknet 的優點在於其高性能和低資源占用，使其成為嵌入式系統和移動設備的理想選擇。

C★ 26.5k⑂ 21kai-ml

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harvard-edge/cs249r_book

cs249r_book：機器學習系統 — cs249r_book 是一個關於機器學習系統的項目，使用 Python 進行開發。它提供了機器學習系統的相關知識和實踐指南。該項目對於機器學習系統的開發和應用具有重要意義

Python★ 27k⑂ 3.2kother

+329 ★☆

hiyouga/LlamaFactory

LlamaFactory：大型語言模型優化 — LlamaFactory 通過提供一個統一的介面，支持多種微調技術，如 PEFT、LORA 和 QLoRA，從而實現了對多個大型語言模型的高效微調。這個項目對於自然語言處理（NLP）領域具有重要意義，因為它能夠大大提高模型的性能和效率。另外，LlamaFactory 還支持多種模型，包括 GPT、LLaMA 和 Transformers 等

Python★ 73.5k⑂ 9kai-ml

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NousResearch/hermes-agent

hermes-agent：智能代理 — hermes-agent是一種基於Python的智能代理，旨在提供更好的用戶體驗。它可以與用戶互動，學習用戶的需求，提供個性化的服務。hermes-agent的開發目的是為了創建一個更加智能、更加人性化的代理

Python★ 220.9k⑂ 42.1kai-ml

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Lordog/dive-into-llms

dive-into-llms：簡短中文描述 — dive-into-llms 是一個編程實踐教程系列，旨在通過實際操作幫助學習者深入理解大語言模型（LLMs）。這個項目對於希望掌握LLM技術的開發者來說非常重要。

Jupyter Notebook★ 45.5k⑂ 5.4kai-ml

+408 ★☆

kvcache-ai/ktransformers

ktransformers：異構LLM推論/微調優化框架 — ktransformers 是一個靈活的框架，專為異構大語言模型（LLM）的推論和微調優化而設計。它允許用戶在不同的硬件和軟件環境中進行高效的模型部署和調整，從而提高性能和效率。

Python★ 18.8k⑂ 1.5kai-ml

+458 ★☆