标准化模型训练

torchrecipes是一个基于PyTorch的工具包，提供一套标准且广泛支持的蓝图，帮助机器学习工程师快速训练模型，使用最新的研究技术，降低工程开销。

Hasty是一个集成平台，帮助用户从原始图像或视频生成可投入生产的AI模型，无需复杂的MLops技能或集成。

Zerve AI提供了一个数据科学和机器学习团队的统一空间，方便他们探索、协作、构建和部署数据科学与AI项目。

SearchArray是一个基于Pandas的扩展数组，提供了词法匹配功能（如BM25），可以将Pandas的字符串列转换为词项索引，从而实现高效的短语和单词评分。

Sparse-Marlin是一个优化工具，专为4bit量化权重的2:4稀疏性推理核设计，旨在提升深度学习模型的计算效率和存储效率，适用于各种深度学习应用。

Lorai是一个平台，允许用户使用自己的品牌资产训练生成AI模型，以在几秒钟内创建独特内容。用户可以在浏览器中轻松训练低秩适应（LoRAs），无需计算资源，快速生成高质量设计元素。

Cerbrec Graphbook 是一个图示平台，旨在让数据科学家专注于模型架构，而非基础设施和软件工程。用户可以从原子级别查看和编辑模型架构，提供透明的AI建模，避免黑箱问题。此外，Graphbook还支持实时检查数据类型和形状，简化模型调试过程，快速识别和修复错误。该平台还抽象了软件依赖关系和环境配置，使用户能够专注于模型架构和数据流。