OpenVINO Model Server开源项目 – 英特尔优化的推理模型服务器

rtp-llm 是阿里巴巴大模型预测团队开发的 LLM 推理加速引擎，提供高性能、低成本和用户友好的推理服务，帮助客户和开发人员定制适合其业务的推理服务，从而促进业务增长

Track Anything 是一个高效的目标跟踪项目，旨在实现视频中物体的准确跟踪与抠图，具有出色的实时性能和用户友好的界面。

k3s-root 是 k3s 项目的核心组件，提供轻量级的 Kubernetes 解决方案，旨在简化容器管理和部署。

8个关于在多GPU上训练大型语言模型(或任意神经网络)的挑战性难题，旨在让读者亲身体验关键基本原理，并理解内存效率和计算流水线的目标。

这个开源项目提供了ChatGPT，一个可以进行人工对话的聊天机器人。此外，项目还可以使用算法和数据结构来测试ChatGPT的解题技能。用户可以将问题输入到ChatGPT中，然后ChatGPT会进行计算并给出答案。这个项目的论文详细介绍了ChatGPT的实现和应用，同时还提供了一个对话式库来帮助ChatGPT进行解题。值得注意的是，这个项目似乎是基于3.5版本而不是GPT-4版本的ChatGPT。

spark-timeseries是一个用于在Apache Spark上处理时间序列数据的Scala/Java库。它提供了时间序列分析和操作的实用工具，支持重新采样、窗口化和聚合等多种时间序列操作。该库专为大数据环境中的可扩展性和性能而设计，能够处理大规模的时间序列数据。

基于 MLX 框架的 Silicon LLM 训练和推理工具包，简化了在 Apple Silicon 上训练和运行大语言模型的过程，旨在为开发者提供高效、易用的工具，以应对资源有限的设备上的大语言模型需求。

Plane是一款免费开源的企业任务管理工具，支持自部署。它可以用于各种任务管理、产品路线规划等场景，样式大气美观，可视为Jira的开源替代品。此外，Plane还集成了GPT，帮助用户更快地处理各种项目文档问题、迭代周期、模块细节等。

LLaMA-Factory 是一个易于使用的 WebUI 框架，旨在高效微调 100 多种大语言模型（LLM）。它支持多种模型和训练方法，包括 LLaMA、Mistral、Qwen 等，并集成了多种微调方法如 LoRA、QLoRA、PPO、DPO 等。LLaMA-Factory 提供了高级算法如 GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA 等，以及实用技巧如 flashattention、RoPE 缩放等，以优化微调效果。此外，它还支持实验管理工具如 LlamaBoard、TensorBoard、Wandb，以及高效的推理接口如 Gradio UI 和 OpenAI 风格的 API。

Nuggt是一个在Wizcoder-15B上运行的自主LLM智能体，旨在使LLM智能体大众化，利用强大的开源LLM模型和4-bit量化技术，自动化各种任务并简化用户与智能体的交互。

这是一个基于PyTorch的实时3D多人姿态估计演示项目。它支持使用OpenVINO后端进行快速的CPU推理，适用于实时应用。项目具有轻量级和高效的特点，能够在视频流中实时检测和估计多人的3D姿态，并提供3D姿态可视化。

Bito是一款基于AI的网页设计平台，提供即时网站设计解决方案，支持用户通过高级AI技术创建免费或订阅制的定制网站，且提供咨询服务。

Simple-SimCSE是SimCSE模型的简单实现，支持无监督和有监督的训练方法，易于与流行的深度学习框架（如PyTorch）集成，并允许自定义训练和评估设置。

arXiv-txt.org 是一款开源工具，旨在帮助用户更轻松地阅读和理解学术论文。通过将论文链接中的 'arxiv.org' 替换为 'arxiv-txt.org'，用户可以获取论文的摘要和PDF文件内容。该工具支持快速部署到 Vercel，并提供了完整的 API 接口，方便开发者将其集成到其他应用程序或服务中。此外，它还能将 arXiv 论文转化为大语言模型（LLM）友好的格式，便于进一步处理和分析。

支持GPU的 Dockerfile，用于运行Stability.AI具有简单 Web界面的stable-diffusion模型，包括多GPU支持。该项目提供了一个易于部署的解决方案，使用户能够利用Docker快速构建和运行稳定扩散模型，并通过Web界面进行方便的访问和交互。