Custom.MT官网 – 为本地化团队提供的AI翻译平台

AI-Translate是一个自动化翻译API服务，提供超过99种语言的快速且准确的翻译。它利用神经网络捕捉翻译中的细微差别，性能比竞争对手高出3倍。用户可以注册账户并选择合适的计划来使用该服务，通过API文档将翻译服务集成到自己的应用或产品中。

Amazon Translate是一项强大的神经机器翻译服务，旨在打破语言障碍，帮助企业和开发者提供更具包容性和全面性的沟通解决方案。无论是翻译大量文本还是在应用程序中集成实时翻译功能，Amazon Translate在当今全球市场中都是一个关键工具。

LMNT是一个语音合成平台，提供与专业配音演员相媲美的高质量语音，支持即时克隆独特表达，并拥有超低300毫秒延迟，确保流畅的高质量对话。

一个用于促进和支持链式思考的工具库，旨在提高模型推理能力和理解力。

Multilingual.top是一个免费的多语言翻译平台，用户可以通过输入文本或上传文件进行即时翻译，帮助用户增强全球覆盖率、提升客户支持并加速语言学习。

Self-Translate是一种技术，通过利用多语言语言模型的少样本翻译能力，能够有效地提高多语言语言模型的性能，克服对外部翻译系统的依赖，尤其在非英语输入场景下表现优越。

Gridly是一个旨在简化大规模内容管理和本地化工作流的高级平台，特别适用于应用、游戏和电子商务等多种数字产品。它集中管理内容，增强团队协作，是寻求多语言环境一致性的企业的理想解决方案。

整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。该项目收录了100+个中文LLM相关的开源模型和资源，适合企业应用和研究。

tf-transformers是基于Tensorflow 2.0实现的最先进的自然语言处理架构，旨在提供更快的自动递归译码，支持多种前沿的NLP模型，如BERT、RoBERTA、T5、Albert和mt5等。其设计简化了API，便于用户使用和扩展，适合各种NLP任务。

Intel LLM-on-Ray 是一个基于Intel平台的大规模语言模型预训练、微调和服务部署的解决方案。它简化了从零开始构建、定制和部署大型语言模型的复杂流程，帮助用户高效地完成语言模型的开发和应用。

Klu.ai是一个完整的LLM平台，提供设计、部署和优化生成式AI应用所需的一切。它支持与多种主要LLM（如Claude 2、GPT-4、Llama 2等）的连接和原型制作，帮助用户观察使用情况、收集反馈并微调模型。AI工程师和产品经理都能享受我们端到端的平台和无代码工具。

Fairseq 是一个由 Facebook AI Research (FAIR) 开发的开源序列到序列学习工具包，专注于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。它提供了高效的训练和推理框架，支持多种模型架构，包括 Transformer、LSTM 等。Fairseq 广泛应用于文本生成、语音识别等领域，具有模块化设计，便于进行自定义开发。

机器翻译是一个利用AI分析、比较和推荐最佳机器翻译的产品，支持多种语言对，旨在提高翻译效率和准确性。

一个可定制、简洁、用户友好且高效的工具包，用于训练和微调大型语言模型，支持多种训练和优化方法，以提高模型性能和稳定性。

DeepSeek-V3 的Q4_k_m 量化版本，大小比原本的小一半，兼容性强，适用于多种环境，提升处理效率，同时保留大部分原始模型性能。

Phoenix是一个notebook-first的Python库，利用嵌入技术发现LLM、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和表格模型中的潜在现象和问题。它支持多种模型的可观察性，提供洞察发现工具，帮助识别和解决模型问题，并集成监控功能以实时跟踪模型性能，同时支持模型的微调和优化。

SiliconCloud 是一个为开发者提供多种大型 AI 模型访问的云平台，支持包括 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B 等模型。平台通过 API 服务让用户能够轻松集成这些模型，适合各种应用开发。新用户注册时可获赠 14 元信用，并可通过邀请朋友获取更多信用。平台还提供模型微调和部署服务，支持自定义模型，并与华为云合作，提供高性能推理加速，效果媲美高端 GPU。

COMPACTER是一种用于大语言模型微调的技术，通过引入适配器、低秩优化和参数化超复数乘法层，在任务性能和可训练参数数量之间取得更好的平衡。它通过低秩超复数适配器减少内存占用，并在GLUE和SuperGLUE基准测试上达到了与标准微调相当或更好的性能。COMPACTER在机器翻译、文本摘要等领域能有效增强模型的泛化能力。技术原理包括在预训练模型中插入特定于任务的权重矩阵，通过共享的“慢”权重和每个COMPACTER层定义的“快”秩一矩阵之间的Kronecker积降低参数复杂度，利用超复数乘法层（PHM）和低秩参数化来减少模型参数，同时保持或提高模型性能。

一个用于中文信息抽取的项目，基于LLaMA和Alpaca模型，结合LoRA技术进行微调。该项目旨在提供高效、准确的中文文本处理能力，特别是在命名实体识别（NER）方面，支持多种训练和评估配置，方便用户根据需求进行模型微调与集成。

OLMo是一个由科学家设计的开源语言模型仓库，旨在训练和使用AI2最先进的开放语言模型。它采用两阶段训练程序，第一阶段在大约4T令牌的网络语料库上训练，第二阶段在约50-100B令牌的高质量目标语料库上微调。OLMo已用于各种自然语言处理任务，包括文本生成、问答和翻译。

maçarico是一个基于PyTorch实现的命令式学习搜索框架，专为需要搜索和优化的机器学习任务设计。它支持命令式编程风格，提供灵活的搜索策略配置，易于扩展和自定义，并具有高效的学习和推理过程。

火山方舟是由火山引擎提供的一站式大型模型服务平台，专注于企业AI应用。该平台提供模型体验、微调、推理和评估等功能，支持多种模态模型体验，适合行业分析和投资预测等场景。平台提供免费代币配额，个人用户可获得50万代币，合作计划企业用户可获得500万代币。此外，平台还提供灵活的定价方案，包括按使用付费和资源包，并具备高安全性和隐私保护，符合多种国际认证标准。