mnist-mlops-learning开源项目 – 机器学习数字识别部署实例

Moondream 2b 是一个本地大模型竞技场的追加测试工具，专注于验证码测试，尤其适合方向旋转类型的验证码识别。它通过高准确率的算法，帮助用户快速有效地处理验证码任务。

数学手写API通过人工智能技术，将用户手写的数学方程式快速转换为LaTeX格式，免去繁琐的输入过程，提升书写效率。

dvc.ai 是一套用于机器学习数据管理、实验追踪和管道自动化的工具，旨在提升机器学习项目的效率和可重复性。它允许用户对数据和实验进行版本控制，自动化计算资源的管理，并跟踪和管理机器学习实验的过程。

NopeCHA是一个用于自动验证码识别的人工智能工具，能够有效地帮助用户在网页中自动处理验证码，减少手动输入的麻烦。支持浏览器扩展和Token API，适用于个人或小型项目。

DeepSeek R1 是一个免费的 API，旨在提供高效的深度学习模型支持。它支持多种深度学习框架，集成到 Azure ML 平台，提供多种模型选择，并具备实时数据处理能力和用户友好的 API 接口。

这是一个基于Streamlit的实时网页语音转文本应用，能够快速将语音转换为文本，支持多种音频输入方式，易于使用和部署。

NisusAI 是一个平台，通过无编码方式简化生成AI助手的创建，提供文档、模型和提示管理，快速开发和可扩展性，以变革商业流程。我们被微软初创企业项目接受。

AigcPanel是一个简单易用的一站式AI数字人系统，支持视频合成、语音合成与克隆，以及本地模型的一键管理和启动。它能够自动适配口型，实现画面与声音的完美同步，并提供丰富的声音参数调节功能。AigcPanel还支持多语言界面切换，并集成了多种主流模型，如MuseTalk、CosyVoice等，扩展了其功能和应用场景。

Langchain-Chatchat是一个基于Langchain和ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用，旨在实现离线运行并支持中文场景，提供灵活的知识库问答解决方案。

postbot3000是一个从零构建的AI助手教学库，基于LangGraph Python、FastAPI、Next.js等技术栈，支持流式传输响应。该项目为想要构建类似项目或学习相关技术的开发者提供了一个完整的参考示例，涵盖从基础到高级的实现细节，适合用于教学、学习和开发起点。

用 LangChain + FastApi 部署自动化LLM应用，以便将 LangChain 应用作为 API 提供服务

Logos Shift 提供一个简单的方式来替换昂贵的LLM API调用，自动采用经过定制后的更小更快的模型，有效提升模型调用效率并简化管理流程。

本书指导您从头开始使用FastAPI和Ollama构建尖端AI（大语言模型）应用程序，包括真实案例、最佳实践和额外的源代码。今天就解锁AI的力量！

创新的文档检索系统(V-RAG)，无需传统的文本分块，直接利用视觉语言模型处理PDF文档。

Ollama 是一个开源工具，允许用户在个人计算机上运行大型语言模型（LLMs），如 Llama 3.3、DeepSeek-R1 和 Phi-4。它通过本地化运行模型，减少了对云服务的依赖，确保数据隐私和离线能力。Ollama 支持多种模型，并可在 macOS、Linux 和 Windows 上运行。用户可以通过命令行或图形界面（如 Page Assist Chrome 扩展）与模型交互，适合开发者、研究人员和关注隐私的用户。

BertViz是一个用于可视化各种自然语言处理模型（如BERT、GPT2、BART等）中注意力机制的工具，提供交互式界面，用户可以探索和分析模型的注意力分布，支持自定义输入文本以查看对应的注意力模式。

LangSmith是一个旨在帮助开发者缩小原型与生产之间差距的平台，专为构建和迭代能够利用大型语言模型(LLMs)的产品而设计，既能发挥其强大能力，又能应对其复杂性。

Kokoro-FastAPI 是一个基于 Docker 的 FastAPI 封装项目，专门用于部署 Kokoro-82M 文本到语音模型。它支持 CPU ONNX 和 NVIDIA GPU PyTorch 加速，提供自动分割和拼接功能，并支持多种语言和音频格式。该项目通过 Docker 实现便捷部署，适用于需要高效、多语言支持的语音合成场景。

用 GitHub Codespaces、VS Code 和 Azure 创建 ChatGPT 插件的快速入门示例，包括部署插件的模板。该项目旨在帮助开发者快速上手插件开发，提供了易于使用的框架和工具支持。