SiliconCloud官网 – 高性价比的生成式AI云服务

Grok-1是xAI推出的开源大语言模型，拥有3140亿参数，适用于NLP任务，并提供JAX示例代码，便于加载、运行和微调。

Qwen2.5是阿里巴巴开源的通义千问系列第二代AI模型，支持多种语言、代码和数学能力显著提升，上下文长度支持最高达到128K tokens。该模型提供了从0.5B到72B的不同规模版本，适用于各种应用场景。Qwen2.5在指令跟随、长文本生成、结构化数据理解等方面有显著改进，并且支持多达29种语言。

一个开源工具包，用于预训练、微调和部署大型语言模型(LLMs)和多模态大语言模型。该工具包基于LLaMA-Adapter，提供更高级的功能，支持社区贡献与扩展。

LLMs-from-scratch 是一个资源库，提供构建大型语言模型（LLM）所需的实践经验和基础知识。该项目通过逐步指导、清晰的文字、图表和示例，帮助用户深入了解LLM的内部工作原理，并创建自己的LLM。内容包括文本数据处理、注意力机制实现、模型预训练与微调等，适合初学者和进阶用户。

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。

Align-Anything 是一个旨在对齐任意模态大型模型（如LLMs、VLMs等）与人类意图和价值观的开源框架。它提供了高度模块化的设计，支持多种对齐算法和模态模型的微调。项目支持文本、图像、音频和视频等多种模态，并提供了相应的处理和对齐方法。用户可以通过该框架轻松定制和优化模型，以适应不同的任务需求。

Vercel AI Playground是一个在线平台，允许用户使用最新的AI语言模型构建AI驱动的应用程序。它提供了一系列功能来微调模型，例如并排比较模型的Compare Mode和优化参数的Tweak Mode。

从零开始构建自己的大型语言模型，提供详细教程和代码实现，覆盖编码、预训练和微调过程，适用于对自然语言处理和人工智能领域感兴趣的开发者和研究者

ScaleLLM是一个面向大型语言模型高性能推理的系统，经过仔细设计，能够满足产业级环境的需求。

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。

DCLM-7B是由苹果开源的一个大型语言模型，其能力接近LLaMA3 8B。该项目完全开源，包括模型和数据集，但上下文长度限制为2K。该模型在Huggingface上提供，适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、翻译和问答。此外，它还可作为基础模型进行微调以适应特定任务，并在研究和开发中用于探索大型语言模型的性能。该项目也适用于教育和学习目的，帮助理解大型语言模型的工作原理。

D-FINE是一种创新的目标检测模型，通过重新定义边界框回归任务为细粒度分布细化（FDR）并引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），解决了传统固定坐标回归中的优化难题和定位不确定性问题。D-FINE在检测延迟、模型大小和准确率方面显著优于其他16种目标检测模型，尤其适用于复杂场景下的实时目标检测。

TRL 是一个用于增强训练基础模型的 Python 库，支持监督微调、近端策略优化和直接偏好优化等技术。它与 Hugging Face Transformers 生态系统紧密集成，支持多种模型架构和模态，并支持分布式训练。TRL 提供了多种训练器，如 SFTTrainer、GRPOTrainer、DPOTrainer 和 RewardTrainer，方便用户进行模型微调。此外，TRL 还支持通过 Hugging Face Accelerate 进行高效扩展，并集成了 Hugging Face PEFT 和 Unsloth 来优化训练过程。

微软推出的Phi-3CookBook是一个关于Microsoft开发的Phi-3模型的教程，提供了如何开始使用Phi-3模型的详细指南和示例，并指导用户在不同的硬件和平台上进行推理和微调。

Azure AI Foundry 是由 Microsoft Azure 提供的综合平台，专注于生成式 AI 应用的开发和部署。它整合了 AI、数据、安全和应用的全生命周期管理，支持从模型选择到部署的整个流程，并注重安全性和隐私保护。平台提供了丰富的模型选择、无缝自定义功能，以及与多种开发工具的集成，适用于企业级 AI 项目的构建与扩展。