FauxPilot是一个开源版本的GitHub Copilot，旨在通过人工智能技术帮助开发者高效地编写代码，支持多种编程语言，并与常用的代码编辑器无缝集成。用户还可以根据个人需求自定义代码风格和格式，以提高编程体验和效率。

这是一个可以让你轻松运行LLaMA2聊天模型的项目，支持官方版和中文版，仅需3个步骤即可完成部署。它可以在无GPU的环境中运行，适合低配置设备，使用INT4量化，支持5GB至14GB的显存配置。

Movenet.Pytorch是Google推出的MoveNet在Pytorch中的实现，包含训练代码和预训练模型，适用于人体关键点检测任务。

Transformers.js 是一个 JavaScript 库，允许用户在浏览器中直接运行预训练的 Transformer 模型，支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务。它使用 ONNX Runtime 在浏览器中高效运行模型，并支持将 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型转换为 ONNX 格式。

该项目演示了如何让 GPT-4V 来控制自己的电脑，通过简单的指令完成各种任务。该系统使用领域特定语言(DSL)与机器进行交互，支持点击、输入和搜索等基本动作，每次执行操作时会携带任务目标、上一步执行结果以及屏幕截图作为上下文，具有高定制化程度的提示设计，非常适合处理复杂任务。

Terminal GPT (tgpt) 是一个可以在终端中直接使用的ChatGPT工具，无需API密钥，支持多种命令行操作，易于安装和配置，适合开发者与终端用户使用。

大型语言模型(LLM)的chat模板，用于支持transformers的chat_template功能，旨在为不同模型提供一致的输入格式，提供了多个流行模型的示例模板。该项目为开发人员提供了便捷的工具，简化了与不同语言模型的交互流程，确保输入格式的一致性，提高了开发效率。

gpt-crawler是一个友好的网页爬虫项目，旨在自动化内容抓取和处理，支持生成知识库和定制化问答机器人，适合各类用户使用。

llama2.py是一个纯Python实现的Llama 2模型推理工具，具备单文件结构，便于快速部署，同时支持高效的内存管理和强大的可扩展性，适合满足定制化需求。

SQL-GPT是一个利用ChatGPT生成、执行、优化和纠正SQL语句的工具，支持多种数据库系统，具备错误修正和多轮对话功能，使用户能够高效地处理数据库查询。

一个概念验证示例，展示了语言模型如何管理和组织文件。通过一个脚本，可以让GPT-4操纵文件系统，并以用户需求的形式进行排序和展示。

taichi.js是一个现代化的JavaScript GPU计算框架，旨在提供高性能的计算能力，使开发者能够轻松地进行图形渲染、物理模拟、机器学习任务等。它支持多种数据类型，拥有易于使用的API，且具备跨平台兼容性，适用于多种应用场景。

AMD GPU推理引擎：基于 Docker 的 AMD GPU 推理引擎项目，旨在在 AMD GPU 上运行大型语言模型（LLMs），特别是 Hugging Face 的 LLaMA 模型家族。该项目提供了高效的推理性能，并支持容器化部署，方便用户进行模型的集成和使用。

Refinery是一个开源的数据中心化集成开发环境，专注于自然语言处理，结合了程序化标注、广泛的数据管理和神经搜索能力。

该项目集成了基于 transformers 库实现的多种自然语言处理任务，支持用户使用各种预训练模型，进行文本分类、生成、命名实体识别、机器翻译等操作，并且允许用户自定义数据集，易于使用和扩展。

一个能通过语音进行交互的编程框架，可以用口述的方式编写程序，支持多种编程语言，包括TypeScript、SCSS、Python、JavaScript等。

一个通过PyTorch从头开始训练Llama 2 LLM架构模型的项目，支持将权重保存到原始二进制文件并在简单的C文件中推断模型。

一款开源高性能的可多人协作代码编辑器，结合了 IDE 的强大功能与轻量级编辑器，旨在提供卓越的性能和用户体验。

Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。

Lepton AI SDK旨在简化AI应用的构建过程，提供一个Pythonic的框架，易于集成并支持多种AI模型，同时允许进行实时数据处理。

这是一个精心策划的与DeepSeek Coder相关的开源项目列表，旨在为开发者提供丰富的资源和灵感。每个项目都附有详细的描述和链接，帮助开发者快速找到所需的信息。

JaxIRL是一个在JAX框架中实现的反向强化学习(IRL)算法，能够以极高的效率训练模型，支持多种算法，具有灵活性和可扩展性。

基于 Ray 的 LLM 全生命周期解决方案，包括预训练、微调、部署和服务，支持 Python/SQL API，基于 Ray，易于扩展

screenshot-to-code 是一个开源项目，能够将上传的页面截图通过 AI 生成高质量的代码，支持多种前端框架和样式库。它利用 GPT-4 Vision 和 DALL-E 3 生成代码和外观相似的图像，支持通过输入 URL 克隆实时网站，并逐步构建和改进代码，最终生成干净且可重用的 HTML、Tailwind、JS 代码。

vscode-chatgpt是一个Visual Studio Code扩展，旨在通过提供AI辅助编码能力来提升开发者的工作体验。它将ChatGPT集成到VS Code环境中，提供实时的编码帮助，支持自然语言查询来生成代码片段或文档，并且能够与开发者进行配对编程。

Graph4NLP是一个库，旨在简化图神经网络在自然语言处理中的应用，支持多种任务和模型的灵活使用。

该项目旨在通过结合多种自然语言处理模型，探索优化模型性能的新方法。它具有强大的可扩展性，适用于多种应用场景，并提供了用户友好的接口。

Awesome LLM Apps 是一个精心策划的集合，展示了基于大语言模型（LLM）的应用程序，涵盖了客服、法律、健康、旅游、数据分析等多个领域。这些应用程序利用了检索增强生成（RAG）和人工智能代理技术，结合了来自OpenAI、Anthropic、Gemini及开源模型（如LLaMA）的LLM，支持本地部署和运行。项目文档详尽，便于学习和理解，鼓励开源生态系统的进一步发展和贡献。

在任意应用中用一行代码将商业版LLM(GPT 3.5/4)替换为私有模型(Falcon、GPT4ALL等)，旨在提供与OpenAI模型(如GPT 3.5/4)无缝对接的替代方案

这是一个包含多个基于PyTorch的深度学习应用的库，旨在为圣路易斯华盛顿大学课程提供教育资源和实例，帮助理解深度学习概念。