这是一个基于PyTorch的库，旨在加速在分布外（OOD）检测方面的研究，支持多种检测方法，并提供易用的API设计。该项目结合深度学习模型进行OOD任务，提供数据集和基准测试，且可与PyTorch深度学习框架无缝集成。
该项目提供多种卫星和航空图像的数据集，支持深度学习模型的训练和评估，包含丰富的数据集信息和元数据，适用于不同的计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。
katakomba是一个专为NetHack游戏设计的数据驱动的基准测试工具，提供超过30个标准化数据集，并支持多种基于循环的离线强化学习基线模型，旨在促进研究和开发中的基准测试。
Modular Diffusion 是一个易于使用的模块化 API，旨在使用 PyTorch 设计和训练自定义扩散模型，适合多种应用场景，包括图像生成和去噪处理。
Flow Matching是一个基于PyTorch的生成模型实现，利用流匹配技术将简单分布转换为复杂分布，旨在生成高质量的数据样本，广泛应用于图像生成、数据增强等多种生成任务。
使用sam和clip模型完成图像任意指定类别的实例分割，支持指定多个类别。该项目结合了SAM模型的高效实例分割能力和CLIP模型的类别识别能力，提供了一个用户友好的接口，适合各种计算机视觉应用。
FlashAttention是一个开源的推理加速工具，专为AI大模型设计，通过优化注意力机制的计算流程，显著提升推理速度，尤其适合需要实时响应的场景。其v2版本比v1快2倍，比标准注意力机制快5-9倍，在A100上达到225 TFLOPs/s的训练速度，并已在大多数LLM库中得到广泛应用。
一个使用简单、原始的 C/CUDA 进行LLM培训的项目，旨在提供轻量级的实现，减少对大型库的依赖。
Aviary允许在一个地方与各种大型语言模型(LLM)进行交互。用户可以直接比较不同模型的输出，按质量进行排名，并获得成本和延迟估计等功能。它特别支持在Hugging Face上托管的Transformer模型，并在许多情况下还支持DeepSpeed推理加速。
Glue Factory是CVG开发的一个库，用于训练和评估深度神经网络，专注于提取和匹配局部视觉特征。
