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Llama Cookbook是一个全面的指南，旨在帮助开发者轻松掌握LLaMA模型的推理、微调以及端到端应用的开发，适合从初学者到高级用户。

这是一个功能丰富且稳健的FastAPI模板，旨在帮助开发者快速构建高效的API。它支持多种身份验证机制，集成了数据库支持，并提供内置文档生成。同时，该模板具备可扩展的中间件和路由功能，适合不同规模的项目需求。

MindDiffusion是一个基于MindSpore框架的扩散模型集合，支持多种任务，性能优化，包含预训练模型，可快速部署，并提供详细的文档和示例。

MAP-NEO/document-convert是一个高效的转换管道，能够将PDF或扫描图像转换为类似Markdown格式，保留文档结构和格式，适用于多模态艺术投影项目。

Dreamboothr.com是一个允许用户通过多种模型的微调来创建惊艳AI艺术的网站。用户只需上传图片，选择所需的微调和模型，AI便会为您生成独特的艺术作品。

卡内基梅隆大学团队在首届AI数学奥林匹克竞赛(AIMO)中获得亚军的开源项目，包含完整的训练数据集(AIME、AMC、Odyssey-Math)、验证集、模型微调代码和数据收集脚本，为研究AI解决数学问题提供了宝贵资源

TigerLab是一个开源的LLM（大语言模型）工具包，旨在提供用户友好的接口和功能，帮助开发者轻松构建和部署基于大语言模型的应用程序。它集成了多种强大的功能，包括嵌入技术、模型微调和AI安全性，支持不同使用场景的需求。

SiliconCloud 是一个为开发者提供多种大型 AI 模型访问的云平台，支持包括 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B 等模型。平台通过 API 服务让用户能够轻松集成这些模型，适合各种应用开发。新用户注册时可获赠 14 元信用，并可通过邀请朋友获取更多信用。平台还提供模型微调和部署服务，支持自定义模型，并与华为云合作，提供高性能推理加速，效果媲美高端 GPU。

一个可定制、简洁、用户友好且高效的工具包，用于训练和微调大型语言模型，支持多种训练和优化方法，以提高模型性能和稳定性。

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。

整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。该项目收录了100+个中文LLM相关的开源模型和资源，适合企业应用和研究。

SmolLM2是HuggingFace团队推出的轻量化AI模型系列，支持在资源有限的设备上运行，提供多个参数版本（135M、360M和1.7B），能够处理多种任务，特色是体积小、速度快，开发者友好，支持多种集成和部署方式。

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。

Lightning IR 是一个基于 PyTorch Lightning 的库，专门用于微调和运行基于 transformer 的语言模型进行信息检索任务。它提供了完整的解决方案，支持多种信息检索任务和数据集，简化了模型训练和推理过程，同时易于扩展和定制。

一个关于大语言模型（LLMs）的实用指南和食谱，旨在帮助用户更好地理解和使用这些模型。