Hugging Face生态(Transformers, Datasets, Tokenizers, and Accelerate等)使用教程，旨在帮助用户掌握各种工具和库，提供实践示例和交互式学习体验，适合不同水平的开发者。
Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。
GoAIAdapt是一个AI软件平台，提供创建或导入数据集、应用机器学习算法和部署强大人工智能模型的前沿解决方案。
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。
由5000张航空和卫星图像组成的数据集，包含了8类土地覆盖标签和220万个分割区域，覆盖了6大洲的44个国家的97个地区
fastllm是一个纯C++开发的全平台大模型加速库，具有无第三方依赖的特性，当前支持国产大模型如ChatGLM-6B和MOSS。该库在单卡上可实现超过10000个token每秒的处理速度，并且能够在安卓设备上流畅运行ChatGLM-6B，同时支持CUDA进行计算加速。
由Hugging Face、Argilla和开源机器学习社区共同合作的项目，旨在赋予开源社区共同构建有影响力的数据集的能力。
T-Rex Label 是一个AI辅助的数据标注工具。用户选择一个对象作为视觉提示，系统可以自动标注所有相似的对象，从而节省99%的时间。该工具无需安装或微调，只需点击网站即可开始标注！
机器学习和数据科学社区
该项目深入介绍了Transformer模型的背景、关键组件及其实现细节，旨在帮助开发者理解并实现Transformer架构。
