All you need to know about LLM开源项目 – 从零构建大语言模型的开源教程

ARRTIFICIAL是一个强大的人工智能平台，利用先进的机器学习和深度学习算法，实现数据分析和预测建模的自动化。用户只需上传数据，选择所需的算法和参数，平台便可自动分析和建模。

LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。

Composio 是一个为AI Agent设计的生产级工具集，旨在帮助处理复杂任务。它支持超过100种工具和多种框架，显著简化了认证和集成过程，使得AI Agent的开发和部署更加高效和便捷。

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。

PyTorch Geometric (PyG) 是一个基于PyTorch的图神经网络（GNN）库，旨在简化图结构数据的深度学习任务。它提供了丰富的GNN模型，支持大规模图和异构图，广泛应用于化学、生物信息学、自然语言处理和社交网络分析等领域。PyG具有易于使用的API，支持多GPU、`torch.compile`和`DataPipe`，并提供了大量常见基准数据集和有用的转换工具。

FaceChain是一个由阿里达摩院开发的开源工具，允许用户通过上传少量照片生成个性化数字分身。它结合了多种先进的图像生成模型和面部理解模型，支持在本地和云上运行，适用于个人头像、艺术创作、研究开发等多种场景。

few-shot是一个基于PyTorch实现的小样本学习机器学习项目仓库。它提供了一个模块化和可扩展的框架，支持多种小样本学习任务，如分类和回归。项目包含预训练模型和数据集，便于快速实验，并提供数据加载、预处理和评估的实用工具。

YOLOv5是一个基于深度学习的实时目标检测模型，专注于高效、快速的图像目标检测任务。它广泛应用于监控系统、自动驾驶等领域，能够实时识别并定位图像中的目标，推理速度快，适合实时应用场景。YOLOv5支持检测各种类别的物体，包括行人、车辆等，并且完全开源，支持社区贡献与定制开发。

YOLOv4 - ANPR/ALPR是一个基于YOLOv4、Tesseract和PaddleOCR的车牌识别项目，特别针对巴西车牌进行了优化。该项目结合了先进的深度学习模型和OCR技术，能够高效地检测和识别车牌文本，适用于多种场景。

这是一个由微软推出的入门教程，旨在教授如何有效使用GitHub Copilot进行辅助编程。课程共包含9节，涵盖GitHub的基础使用、GitHub Codespaces、GitHub Copilot的自动完成功能、自定义选项和高级编程技巧。通过学习本课程，用户可以全面掌握GitHub的基础操作，熟练使用GitHub Copilot的自动完成功能，并应用高级编程技巧提升编程效率。

Deep Nostalgia是一种迷人的工具，通过先进的深度学习技术，为静态家庭照片中的人脸注入生命，使用户能够以动态和情感的方式体验自己的家族历史。

AnimeGAN 是一个基于深度学习的图像风格迁移算法，能够将真实照片或视频快速转换为动漫风格的图像或视频。它支持多种风格（如宫崎骏、新海诚、近藤 Satoshi 等），并提供开源代码，适合非商业用途。AnimeGAN 的网页版 AnimeGAN.js 支持图像上传，而视频转换需通过 Python 脚本完成。

fused-ssim是一个高效且可微分的结构相似性指数(SSIM)实现，专为深度学习中的图像质量评估而设计。其特色在于采用了完全融合的实现方式，有效减少了全局内存访问，从而显著提高了计算效率。这使得它在处理大规模图像数据时表现出色，特别适用于需要快速且准确评估图像质量的深度学习任务。

gan-manifold-reg是一个结合生成对抗网络（GANs）和流形正则化（Manifold Regularization）技术的半监督学习项目。它旨在通过GANs生成额外的训练数据，并利用流形正则化技术提高模型在半监督学习任务中的性能。该项目基于PyTorch实现，支持自定义数据集和模型架构，适用于图像分类等半监督学习任务，尤其在医学图像分析等需要大量标注数据的领域中表现出色。

GS Quant 是由高盛开发的 Python 金融量化分析工具包，基于全球最强大的风险转移平台之一，旨在加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。该工具包凝聚了高盛 25 年全球市场经验，适用于衍生品结构设计、交易和风险管理，以及数据分析应用的统计包。用户需通过高盛机构客户获取 API 访问权限。