OpenLM开源项目 – 与多个供应商的LLM兼容的库

Epoching-Blog是一个集成了PyTorch、fastai和HuggingFace的自然语言处理实战教程，旨在帮助用户通过实践深入理解深度学习及其在NLP领域的应用。项目提供了丰富的代码示例和详细的教程，适合希望提升NLP技能的学习者。

一个基于HuggingFace开发的大语言模型训练、测试工具。支持各模型的webui、终端预测，低参数量及全参数模型训练和融合、量化。

该项目演示了如何使用HuggingFace和DeepSpeed对EleutherAI的GPT-Neo模型进行微调，以生成Netflix电影描述，整个过程仅需47行代码，便于实现高效的文本生成。

JAXSeq建立在Huggingface的Transformers库之上，可用JAX训练非常大的语言模型，目前支持GPT2，GPTJ，T5和OPT模型。它结合了JAX的高效计算能力与Huggingface的丰富模型资源，提供了一个灵活且高效的训练平台，适用于不同规模和类型的语言模型的训练与微调。

HugNLP是一个基于HuggingFace Transformer的综合自然语言处理库，支持多种NLP任务，具有易于使用的API接口和丰富的预训练模型，同时允许用户自定义模型训练。

吴恩达的课程，旨在引导学员完成LLM预训练流程，包括数据准备、模型架构配置、训练和评估。学员将学习如何使用HuggingFace获取训练数据，配置Transformer网络，运行训练并进行性能评估，同时探讨深度升级技术以降低计算成本。

llama-swap 是一个 HTTP 代理服务器，用于在需求时自动加载和切换模型。它支持动态切换 llama.cpp 或其他符合 OpenAI 兼容的后端服务器，如 vllm。该工具简化了模型调用流程，允许在请求中热切换模型，并且可以集成到现有应用程序中以增强模型调用能力。

LLaMA-O1 是一个大型推理模型框架，专为 PyTorch 和 HuggingFace 设计，支持训练、推理和评估。它集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、自我对弈强化学习、PPO 和类似 AlphaGo Zero 的双策略范式，适用于大型语言模型的开发和应用。

MLOps-Basics是一个通过Jupyter Notebook形式逐步引导读者掌握MLOps核心概念和实践技能的系列教程。项目涵盖了从数据获取与处理、模型定义与训练、推理实现等基础环节，逐步深入到模型监控、配置管理、数据版本控制、模型打包、CI/CD、容器注册、无服务器部署以及预测监控等高级主题。教程通过每周一个主题的方式，帮助读者全面理解MLOps的各个方面。

关于大型语言模型（LLM）评估的指南，提供了从实践经验到理论知识的见解，旨在帮助用户确保 LLM 在特定任务上表现良好

FlowDown-Beta是一款专为使用AI/LLM设计的快速且流畅的客户端应用程序，旨在提升AI交互的效率。其轻量级设计确保了卓越的性能，同时支持Markdown格式，使文本排版更加丰富。此外，FlowDown-Beta兼容所有OpenAI兼容的服务提供商，确保了广泛的应用场景。

DeepSeek Platform 是一个专注于 AI 模型 API 服务的平台，旨在为开发者提供高效的接口调用体验。它提供了与 OpenAI 兼容的 API 格式，用户可以通过修改 OpenAI SDK 的配置来访问 DeepSeek API，从而实现无缝集成。平台支持强大的 AI 模型，如 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，并提供详细的 API 集成文档。

Diffusers是HuggingFace官方推出的生成模型工具包，集成了Stable Diffusion 3、DALL-E 3等前沿模型，支持文生图、图生图、视频生成等全流程。该库支持多种新功能和pipeline，包括UniDiffuser、DiffEdit、IF DreamBooth和A1111 LoRA等，适用于数字内容创作、工业设计原型生成和教育可视化内容制作等领域。

建立在HuggingFace模型和PyTorch Fully Sharded Data Parallelism基础上的训练套件，旨在优化吞吐量，简化在资源受限环境中训练中型模型的分布式方案设置工作流程，尤其适用于学术集群。

Inferkit AI 是一个综合平台，提供多种API，包括OpenAI等主要模型，旨在帮助开发者以更具成本效益和可靠性的方式构建AI产品。