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。
Ollama 是一个轻量级、可扩展的框架，旨在让用户能够轻松地在本地运行和自定义大语言模型。它支持多种大语言模型，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，并提供 OllamaGenerator 和 OllamaChatGenerator 组件，用于集成到 Haystack 2.0 管道中。Ollama 还支持自定义和创建自己的模型，提供方便的 Docker 容器部署方法，并支持文本嵌入和文档嵌入功能。此外，Ollama 在单机部署效率上提升了3倍，支持多平台（Windows/Mac/Linux）和硬件适配（自动识别CPU/GPU/NPU算力）。
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。
可本地部署的AI语音工具箱，提供语音识别、语音转写、语音转换等功能，支持音频处理、数据集创建和模型训练，适用于音频文件到理想语音模型的转换。
一个基于斯坦福的 Alpaca，并进行了中文优化的大语言模型项目，愿景是成为能够帮到每一个人的LLM Engine。
该项目是一个基于Colab的Gradio网页界面，旨在便捷地运行和使用多个已训练好的大语言模型，支持用户直接输入文本并进行生成，同时也允许使用自定义模型进行文本生成，适用于自然语言处理和文本生成等多个领域的研究和应用。
AgentVerse 是由清华大学、北邮等高校研究团队发布的一套AI多智能体协作模拟框架，旨在简化构建自定义多智能体环境的过程。它支持多种社会实验场景的模拟，包括NLP课堂、囚徒困境、软件设计、数据库诊断等。AgentVerse 提供基本构建块和功能模块接口，支持环境定制化，并集成了多种大型语言模型。该框架还提供可视化界面，用于监控智能体的行为和性能，帮助用户快速搭建交互环境，解决复杂问题，并探索群体涌现行为。
Typewise 是一个AI沟通助手，旨在帮助客服和销售团队提升生产力和效率。它提供文本预测、句子自动补全、自动生成回复、自动纠错和语法检查，以及自定义AI语言模型等功能。此外，Typewise还提供质量控制和分析、多语言支持，并且可以实现零开发投入的即时设置。
Personal.ai是一个数字扩展工具，利用个人或品牌的数据、事实和观点，创建响应式和互动式体验。用户可以通过训练AI模型，使用独特的数据创建自己的个人语言模型，并通过聊天平台或集成到自己的应用程序中与个人AI互动。
LLMFarm是一个基于GGML库构建的项目，支持在iOS和MacOS平台上离线运行多个大语言模型，提供用户友好的界面和高效的模型加载与推理功能。
So-vits-svc（也称Sovits）是一款基于VITS、soft-vc、VISinger2等技术的开源免费AI语音转换软件。它能够快速学习目标声音特征，实现高质量的语音克隆与变声，适用于多种场景如AI配音、虚拟主播、音乐翻唱等。
JAXSeq建立在Huggingface的Transformers库之上，可用JAX训练非常大的语言模型，目前支持GPT2，GPTJ，T5和OPT模型。它结合了JAX的高效计算能力与Huggingface的丰富模型资源，提供了一个灵活且高效的训练平台，适用于不同规模和类型的语言模型的训练与微调。
Humanloop是一个为AI工程师及其团队设计的平台，旨在快速构建稳健的生产级应用，利用前沿的语言模型。用户可以在一流的操作环境中管理提示，评估工作流程，控制代理，并微调自有的语言模型，以创建差异化且可靠的AI应用。
MergeUI是一个直观的用户界面，旨在帮助用户探索在Hugging Face上合并的语言模型（LLMs）。通过合并模型，用户可以以低廉的成本创建强大的语言模型，无需GPU。该工具提供了有关模型合并的建议，帮助用户决定合并哪些模型以及使用什么合并策略。
Lettria是一个无代码AI平台，帮助用户轻松结构化文本数据，高效协作，并将其转化为可操作的洞察。用户可以构建自定义的NLP模型和聊天机器人，充分利用数据的潜力。
该项目旨在展示如何在中文环境中使用Transformers库进行自然语言处理(NLP)任务，提供了丰富的示例和详细的文档，以帮助用户理解和应用相关技术。
NuMind是一个平台，可以教您的AI创建分类器、命名实体识别(NER)模型和结构化提取模型，以满足您的特定需求。这些轻量级模型在信息提取方面表现优异，且成本低于通用模型，可以在私密环境中使用。
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。
