LLM微调中心，用于将各种大型语言模型进行微调，以适应个性化用例，提供丰富的微调脚本和最新研究成果，支持模型部署及自定义微调，旨在提高模型在特定数据集上的性能。
Supervised是一个平台，允许用户使用OpenAI的GPT引擎构建监督型大语言模型（LLMs）。它提供用户友好的界面，支持使用自定义数据来微调AI模型。用户还可以通过Supervised API部署、变现和集成他们的模型。
大型语言模型微调用高质量数据集大列表，帮助提升模型的准确性和多样性，使其更好地理解和执行指令。该项目提供了丰富的高质量数据集，支持不同语言模型的微调需求，适合研究人员和开发者使用。
Fine Tune AI 是一个在线平台，旨在通过生成高质量的微调数据来帮助用户优化其人工智能模型。用户可以通过输入提示来获取定制的数据集，从而提高模型在特定任务上的表现。该平台支持多种场景，适合不同领域的应用需求。
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。
该研究开发了一种简化的自我训练方法，称为ReST^EM，该方法使用期望最大化（expectation maximization）来微调语言大模型（LLM），表现优于仅依赖人类数据进行微调的策略。
LLMPruner是一款专为大语言模型设计的裁剪工具，旨在优化模型性能并减少其参数量。它支持多种模型架构，并提供可视化工具，方便用户了解模型结构和裁剪效果，易于与现有机器学习工作流集成。
Anyscale是一个统一的计算平台，旨在利用Ray简化可扩展AI和Python应用的开发、部署和管理。用户可以轻松地开始使用Anyscale端点进行服务和微调开源大型语言模型（LLMs）。
使用C语言加速的语言模型推理项目，旨在实现单个GPU单批次的硬件利用最大化，具有最小的实现和依赖。该项目通过高效的算法和实现方式，优化了GPU的性能，适合多种语言模型的应用场景。
X Model是一个强大的平台，允许用户轻松运行和集成流行的人工智能模型到他们的产品中。该平台提供了多种API和工具，帮助开发者加速AI模型的部署和应用，提升产品的智能化水平。
modelkit是一个极简但功能强大的Python MLOps库，方便将机器学习模型快速部署到产品中，兼容多种框架，提供模型版本控制和多种数据源支持。
Inferflow是一个高效且高度可配置的大型语言模型(LLM)推理引擎，支持多种Transformer模型，用户无需编写源代码，只需通过简单修改配置文件即可进行服务，旨在提供高效的推理性能，适应不同需求。
Stadio是一个用于AI生成图像的管理型Stable Diffusion网页用户界面，让用户可以在几分钟内开始使用Stable Diffusion。用户可以尝试数百个模型，或者轻松上传自己的模型。Stadio在最快的GPU上运行Stable Diffusion，免去繁琐的配置过程，是在线使用Automatic1111的最简单方法。
提供一种 Pythonic 方式在 LLM 管线上运行离线评估，以便轻松投入生产
WizardLM是一个基于Code Llama微调的模型，专注于代码生成和相关任务，支持多种编程语言的代码编写与理解，提供模型的测试地址和下载链接，经过简单测试表现良好。
FlagAI是一个快速、易于使用和可扩展的大模型工具包，目标是支持在多模态的各种下游任务上训练、微调和部署大规模模型。
Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。
该项目专注于在知识蒸馏中弥合不同架构之间的性能差距，通过有效的策略提升模型的表现。
