dive-into-llms开源项目 – 大模型编程实践教程

OmniSealBench 是一个为神经网络水印技术提供全面基准测试的平台。它集成了多种数据集和评估指标，支持快速生成和检测水印，旨在精准衡量水印性能并显著提高效率。

clip-interrogator 是一个结合了 OpenAI 的 CLIP 和 SalesForce 的 BLIP 技术的提示词优化工具，专注于通过图像生成匹配的文本提示词。它特别适用于与文本生成图像模型（如 Stable Diffusion）结合使用，帮助用户创建令人惊艳的艺术作品。该项目支持 API 调用和本地运行，具有快速预测、低成本、开源等特点。

MiniMind-V是MiniMind纯语言模型的视觉能力拓展，包含VLM大模型的极简结构、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)等全过程代码。它是开源VLM模型的最小实现，也是入门视觉语言模型的简明教程。

该项目汇集了精选的扩散模型推理论文，涵盖了多种技术，包括采样、缓存以及多GPU支持，为研究者和开发者提供了丰富的学习和应用资源。

该项目旨在通过提供多样化的测试数据集和详细的测试框架，评估大语言模型在特定主题下的概括能力。项目支持多种语言模型的测试，并包含正例和反例以增强测试效果。

Markdownify是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，能够将多种文件类型（如PDF、图像、音频、文档、表格、PPT等）以及网页内容（如YouTube视频、Bing搜索结果）转换为Markdown格式。它操作简单，支持开箱即用，适合需要将复杂内容快速转换为Markdown格式的用户。

Railroad-dataset是一个专为铁路应用设计的SLAM（同步定位与地图构建）数据集，包含丰富的定位与建图数据以及检测数据，旨在支持铁路环境相关的研究与开发。数据集中提供了高质量的传感器数据，适用于验证各种SLAM算法，并为研究者和开发者提供了一个可靠的实验平台。

Hydralit是一个用于轻松创建多页面Streamlit应用的库。它简化了在Streamlit中创建多页面应用的过程，提供了一个易于使用的界面来管理多个页面，并支持页面之间的无缝导航。通过将内容组织到不同的页面中，Hydralit显著提升了用户体验。该库与现有的Streamlit组件和小部件兼容，使得开发者能够更高效地构建复杂的多页面应用。

一个开源项目，旨在实现 OpenAI O1 模型系列的简化版本，专注于通过链式思维和强化学习解决算术问题。该项目结合了最新的技术，使得用户能够更加高效地解决算术问题，并且通过强化学习不断提升模型的表现。

一个自定进度的生成式AI训练营，帮助你快速掌握机器学习和AI的核心技能。

从零开始构建大型语言模型的学习记录，记录了一步步构建语言模型的过程，适合想要深入了解NLP和机器学习的爱好者。

IPTV-API 是一个可高度自定义的IPTV接口更新项目，支持自定义频道菜单，自动获取直播源，测速验效后生成可用的结果，实现秒播级体验。项目支持多种获取源方式，包括本地源、组播源、酒店源、订阅源和关键字搜索，并提供多种运行方式，如工作流、命令行、GUI软件和Docker。每天定时更新，确保用户获取最新、最稳定的直播源。

Adapter-BERT是一个开源项目，专注于在BERT模型中应用Adapter Tuning技术，以实现参数高效的模型微调。该项目提供了相关代码和资源，帮助研究者和开发者在不完全微调整个模型的情况下，通过调整少量参数来适应新任务。该方法能够在多个任务之间共享大量参数，同时保持与完全微调相当的性能。

Streamyfin是一款基于Expo构建的简洁易用的Jellyfin移动客户端应用，提供了许多其他Jellyfin客户端所没有的功能，让媒体流媒体体验更加完善和便捷。它支持跳过片头/片尾、视频预览缩略图、后台音频播放、实验性媒体下载和投屏功能，还集成了媒体请求功能，支持在应用内直接请求新内容。

DeepChat是一款基于Apache 2.0协议的开源AI客户端，连接强大AI与个人世界的智能助手。它支持多平台（Windows、macOS、Linux）、多模型云服务及本地模型部署，提供高效的多路聊天功能和完整的Markdown渲染。DeepChat深度整合了主流AI平台，实现智能联网搜索，采用模块化架构设计，支持快速迭代，并构建了MCP多模态处理中枢和企业级知识库系统，打造插件生态，支持功能扩展。