Deep Lake开源项目 – AI数据集管理与协作工具

LMFlow是一个专为语言模型工作流设计的开源框架，提供优化开发与部署过程的工具，支持从训练到推理的全链路管理，提升语言任务的效率。它具有可扩展的架构，支持大规模机器学习模型的高效微调和推理，并提供用户友好的界面进行模型管理。

Spin 是一个开源框架，用于构建和运行基于 WebAssembly (Wasm) 的事件驱动无服务器应用。Spin 利用 Wasm 的沙盒、安全、可移植和快速特性，使得应用在毫秒级的冷启动时间内运行，无需保持应用“热”状态。

Skeet是一个开源的TypeScript无服务器框架，支持各种应用开发，从小型任务到全球全栈扩展。它始终利用TypeScript来实现所需的基本功能和用户界面，无需担心基础设施设计和管理。只需编写代码解决问题，即可准备好全球部署。

Semantic Kernel 是一个轻量级的开源框架，通过 Semantic Kernel 您可以快速使用不同编程语言(C#/Python/Java)结合 LLMs(OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等模型)构建智能应用。

LiveKit Agents 是一个完全开源的框架，旨在帮助开发者构建能够实时处理语音、视频和文本的多模态AI应用。它提供了一套完整的工具和接口，简化了AI代理的开发流程，集成了语音管道代理、多模态代理、实时媒体传输、任务调度、电话集成和数据交换等功能。开发者可以根据具体应用场景选择合适的模型和服务，并与 LiveKit 的 Telephony Stack 无缝集成，使代理能够拨打或接听电话。

ZerePy 是一个开源的 Python 框架，旨在帮助开发者快速部署基于 OpenAI、Anthropic 或 EternalAI 的大型语言模型（LLM）AI 代理。它提供了一种灵活且易于扩展的架构，适合各种应用场景，并支持与其他应用的无缝集成，方便开发者进行定制和扩展。

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。

XAIlearn是一个专为自适应学习设计的开源框架，为开发者提供构建个性化AI学习系统的工具。它支持动态调整学习策略，优化教育与训练效果。该框架内置了学习行为评估工具，能够实时提供学习推荐，并兼容多种教育模型框架，适用于教育系统、技能培训和学习研究等多个领域。

首次在事件级问答推理任务中探索了的可能性，在（Structural Causal Model, SCM）的视角下，创新性地引入了因果干预机制，以增强事件级问答推理模型的鲁棒性和可信性。

OpenCompass是一个专为AI模型评测设计的开源框架，旨在提供全面客观的性能评估工具。它支持多种语言模型的标准化测试，帮助开发者深入了解模型能力与局限。

连续上榜 GitHub Trending 的一款 SQL 生成 AI 框架，允许在你的数据上训练出独有的 RAG（检索增强生成）模型，通过自然语言准确生成 SQL 查询语句和相关功能。

一个开源框架，专为大型语言模型提供高级推理能力，支持数据生成、策略训练和多种搜索策略，让机器更聪明地理解和解决问题。

这是一个全面的解决方案加速器，旨在在Azure上实施MLOps实践，使组织能够简化其机器学习工作流程并有效管理ML模型的生命周期。

FlowMind是一个专为思维导图生成设计的开源框架，为开发者提供构建智能结构化工具的平台。它支持从文本到导图的自动化转换，提升信息整理效率。通过NLP技术提取关键信息结构，自动构建层次化思维导图，并支持导图样式与内容的调整。此外，FlowMind还提供高效的文本到图转换工具，兼容多种导图文件格式，适用于知识整理、教育支持和项目规划等多种场景。

OpenManus-RL是由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导的开源项目，旨在通过强化学习（RL）优化大型语言模型（LLM）代理的推理和决策能力。项目支持多种推理模型（如Deepseek-R1、QwQ-32B）和训练框架（SFT/PPO/DPO），提供包含50,793条轨迹的多领域数据集（操作系统、电商等），并集成Tree-of-Thoughts等高级策略。项目动态更新研究成果，鼓励社区贡献。