PyTorch实用教程（第二版）：面向深度学习工程师的全面指南，覆盖从零基础到项目应用和工程化部署的各个阶段，旨在帮助读者轻松掌握PyTorch的使用
本课程旨在教授Langchain的基础知识，帮助初学者和开发者学习如何构建与部署AI应用，课程内容包括实例项目和实用示例。
MosaicML 提供的示例项目，旨在帮助用户更好地理解和使用其机器学习工具和框架。该项目包含多种模型训练示例，特别是针对大型语言模型（LLM）的应用。通过高效的资源管理和优化建议，集成了 FSDP（Fully Sharded Data Parallel）以提升训练性能，并提供详细的文档和使用指南，方便开发者快速上手。
AI Models是一个旨在提升小型到中型免费及开源AI项目的合作平台。通过提供一个精心策划的AI模型汇编，简化探索和比较不同模型的结果，同时强调用户友好的内容，展示演示和插图，而非复杂的技术术语。
DataEndpoint.co是一个专注于AI和机器学习API的市场，提供一系列最佳的API端点，用户可以方便地发起请求并预测结果，极大地简化了使用过程。
Helix是一个用户友好的平台，旨在简化开源图像和文本模型的微调过程，使其像使用ChatGPT一样简单，帮助每个人都能轻松访问高性能的微调功能。
Instachart 是一个将您的仪表板草图、Figma 设计稿、白板图片或 SaaS 仪表板截图转化为可用的、完全互动的仪表板的工具，并附带演示数据，从而加速原型制作过程。
Epoching-Blog是一个集成了PyTorch、fastai和HuggingFace的自然语言处理实战教程，旨在帮助用户通过实践深入理解深度学习及其在NLP领域的应用。项目提供了丰富的代码示例和详细的教程，适合希望提升NLP技能的学习者。
这是一个开放的集合，提供了成功训练大型语言模型的方法论，适用于不同规模和类型的语言模型，包含多种训练技巧和最佳实践。该项目由社区驱动，持续更新和扩展，旨在帮助研究人员和开发者提高语言模型的训练效果。
这是一份关于 Docker 的入门教程，涵盖基础介绍、安装使用、服务/镜像/容器管理、私有仓库搭建及使用实践等内容。
机器学习系统教程：个人学习笔记和代码分享平台，专注于机器学习与系统结合的实践和理论，适合对AI技术有兴趣的初学者和研究者
