SwiftWhisper是基于Whisper.cpp二次封装后，让Swift方便调用的库，基于它可以方便的开发语音识别转文字类的Whisper应用。

基于Gradio的聊天机器人应用，用LLaMA模型作为后端，演示了如何将LLaMA作为一种服务来部署和使用。该项目提供了友好的用户界面，支持多轮对话，并且易于部署和扩展，适合各种应用场景。

为清华的LLM ChatGLM-6B以及中文Embeddings模型提供OpenAI风格的API，支持ngrok以及cloudflared tunnel。可以基于ChatGLM快速接入OpenAI生态的某些应用。

AgentVerse 是由清华大学、北邮等高校研究团队发布的一套AI多智能体协作模拟框架，旨在简化构建自定义多智能体环境的过程。它支持多种社会实验场景的模拟，包括NLP课堂、囚徒困境、软件设计、数据库诊断等。AgentVerse 提供基本构建块和功能模块接口，支持环境定制化，并集成了多种大型语言模型。该框架还提供可视化界面，用于监控智能体的行为和性能，帮助用户快速搭建交互环境，解决复杂问题，并探索群体涌现行为。

CodeFuse-ModelCache 是一个开源的语义缓存系统，通过缓存已生成的模型结果，显著降低类似请求的响应时间，从而提升用户体验。该系统支持大规模模型的查询，易于集成到现有应用程序中，帮助开发者优化性能和提升效率。

飞桨可信AI，基于PaddlePaddle开发的集可信分析和增强于一体的可信AI工具集，助力NLP开发者提升深度学习模型效果和可信度，推动模型安全、可靠的落地于应用

用于复杂JSON数组的自然语言搜索模块，具备AI快速入门功能，提供了更好的搜索体验和多种模型适配，帮助用户轻松进行JSON数据的查询和过滤

HCP-Diffusion是一个基于diffusers的stable diffusion模型训练工具箱，旨在提供一个高效、灵活的环境来训练和微调多种stable diffusion模型，支持自定义数据集和模型参数，具有易于使用的API接口和高效的训练推理速度，适应不同用户的需求。

Meta 的应用强化学习团队带来了可投入生产的强化学习 AI 代理库，支持多种算法和高效的样本利用率，适用于不同的应用场景。

一个为 StableStudio 提供 api2d 接口支持的插件，支持一键部署到 Vercel 和 Docker，旨在简化开发者与 stability.ai 接口的交互，提升开发效率。

FlexGen: 针对面向吞吐量的场景在单个 GPU 上运行大型语言模型，旨在提高模型的运行效率和简化部署过程。

vLLM是一个开源的高效语言大模型服务系统，专注于提升推理速度和效率。它通过创新的内存管理和调度技术，优化了键值缓存（KV cache）的动态增缩和碎片化问题，显著提高了吞吐量并降低了延迟。vLLM支持多种语言模型，适用于高吞吐量的深度学习任务和大规模语言模型的部署。其设计简洁，开源社区支持强大，文档友好，特别适合需要高效推理能力的项目。

ChatDev IDE 是一个用于构建您的AI代理的工具，无论是在游戏中的NPC还是强大的代理工具，您都可以在这个平台上设计您想要的内容。

CivRealm是一个基于开源游戏Freeciv-web的学习和推理环境，提供了基于强化学习和语言模型的决策智能体接口，以及训练和评估工具和基线模型，旨在成为复杂环境中学习和推理代理的测试平台。

Octogen是一个开源代码解释器，基于GPT3.5/4和Codellama，支持多种编程语言，便于社区贡献和扩展，提供用户友好的界面，简化开发流程。

本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验，包括大模型工程化和应用落地，降低学习难度，促进技术普及。

Flair是一个非常简单的框架，旨在提供最先进的自然语言处理技术，支持多种预训练模型，并拥有简单易用的API，适用于多种语言的文本处理，同时可以与其他深度学习框架（如PyTorch）无缝集成。

Mojo语言相关资源列表，Mojo是一门新的编程语言，将Python的易用性与C++和Rust的性能结合在一起，同时允许用户利用Python库的庞大生态系统。

autollm是一个用于快速构建基于检索增强生成（RAG）技术的网页应用的框架，提供简化的API接口，支持多种后端数据源，并且易于扩展与定制，方便开发者快速搭建LLM驱动的应用程序。

一个简洁、易于修改的GraphRAG实现，提供了小型化、快速、清晰的GraphRAG核心功能，同时保持了可扩展性、异步处理和全面类型化

FlagAI是一个快速、易于使用和可扩展的大模型工具包，目标是支持在多模态的各种下游任务上训练、微调和部署大规模模型。

clueai是一个开源的自然语言处理工具，用户可以在短时间内快速定制和部署自己的NLP API，旨在简化自然语言处理的集成过程，支持多种语言和模型，适合开发者和研究人员使用。

该项目提供丰富的学习路线图和Colab笔记本，帮助用户从基础知识到前沿技术，逐步掌握大型语言模型（LLM）的构建与应用。课程内容涵盖数学、Python编程、神经网络核心知识，以及如何构建高性能模型和开发部署LLM应用。

扩展了官方Gradio的高级版本，支持在图像上绘制框，旨在调整大型语言模型的指令，优化用户体验。

Chinese_medical_NLP是一个专注于中文医疗领域的自然语言处理项目，提供丰富的数据集、研究论文、知识图谱、语料和多种工具包，旨在促进医疗文本处理和分析的研究与应用。

metaseq是一个用于训练和评估大型序列模型的框架，旨在简化和加速大规模模型的开发过程。

Haven是一个用于大型语言模型微调和评估的工具，拥有简单的用户界面，可以方便地进行模型微调并基于多种标准进行评估。

AutoSurveyGPT是一个面向学术研究者的工具，旨在提供关键词生成、搜索结果解析和摘要分析等功能，帮助研究者更高效地找到相关文献和研究方向。它利用OpenAI的技术，为用户提供相关性评分和递归搜索功能，最终生成包含相关论文和评分的报告。

ReactAgent是一个开源项目，旨在为React.js应用提供自主交互能力，支持多种大型语言模型，便于设置和自定义，能够实现实时用户交互。

Megatron-LLM是一个专为大规模分布式训练设计的库，旨在高效支持语言模型的预训练和微调。它提供灵活的模型架构配置，并支持多种优化算法，使得用户可以根据需求进行优化和扩展，同时易于与其他深度学习框架集成。