Giskard开源项目 – 大规模快速LLM & ML测试工具

Ludwig v0.8是一个开源的低代码框架，旨在帮助开发者轻松构建先进的机器学习模型，特别是优化用于使用私有数据构建定制的大型语言模型（LLM）。它提供了一种声明式接口，使得模型的构建过程更加高效和简便。

AnyCores 是一个深度学习编译器，旨在通过优化深度神经网络的性能来降低计算成本，提供超过10倍的加速效果。

zero_nlp 是一个专注于中文自然语言处理的项目，提供全面的NLP数据处理流程，支持多种预训练模型，具备便捷的模型训练接口以及高效的推理与评估工具，适合研究与应用开发。

GrokTune是一个专为模型微调设计的开源框架，旨在为开发者提供高效优化AI模型的工具。它支持快速调整预训练模型以适配特定任务，从而显著降低开发成本与时间。框架内置了多种功能，包括参数微调、数据处理、训练加速和模型评估等，确保用户能够高效地进行模型优化。

Entry Point AI 是一个现代化的微调平台，支持定制和管理大语言模型，用户无需编程技能即可训练和评估模型。它提供用户友好的界面，帮助用户按照具体需求优化大语言模型的表现。

这是一个为gpt-3.5-turbo模型提供的微调图形界面，通过简单易用的Web界面，用户可以自定义数据集进行微调，并实时查看训练进度和结果。

对与LLM对齐技术进行全面综述，包括数据收集、训练方法和模型评估。

一个大模型导航资源，里面收集了几乎全部的模型，具有里程碑意义的论文，排行榜，测试集，训练框架，部署，应用，书籍等

jepa-intuitive-physics是一个通过自然视频的自监督预训练，让机器学会直观物理理解的项目。它利用自监督学习方法，无需标注数据即可训练，提供了完整的代码和数据，支持多种模型评估，为研究直观物理理解提供了强大的工具。

Terracotta是一个平台，使用户能够快速直观地实验大型语言模型（LLMs），支持模型管理、微调和评估。用户可以安全存储数据，针对分类和文本生成微调模型，并进行定性与定量比较。

由AI2开发的开源LLM评估系统，用于对基础模型和指令微调模型进行全面评估。

Transformers Notebooks是一组用于自然语言处理的Jupyter笔记本，旨在帮助用户快速上手使用Transformers库，提供丰富的示例和教程，涵盖文本分类、问答、翻译等多种任务，同时支持快速实验和模型评估。

一个用本地大型语言模型生成合成数据的Python库，提供灵活易用的接口，帮助用户创建由提示引导的数据集。用户可以根据自身需求定制数据集，适用于多种数据生成场景，提升数据科学工作流的效率。

river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。

xCodeEval是一个大规模多语言多任务基准，用于评估代码理解、生成、翻译和检索的能力，旨在为研究和开发提供支持。

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

awesome-LLM-resourses 是一个涵盖广泛的LLM资源集合，包括数据集、微调、推理、知识库、智能体、书籍、课程、学习教程以及相关论文等内容。项目持续更新，旨在成为最好的大语言模型资源汇总，适合从入门到进阶的研究者和开发者使用。