Fireworks方案集锦，旨在帮助开发、评估和部署生成式人工智能(GenAI)模型，提供多种模型的开发方案，并支持模型评估、优化，简化部署过程，包含丰富的示例和文档资源。
Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。
ZenBytes是一个关于如何通过ZenML及其各种集成来实现MLOps的简单指南，提供全面的教程和文档，支持多种机器学习框架和工具，帮助数据科学家和工程师更好地协作和部署机器学习模型。
Censius是一个AI可观察性和模型监控平台，帮助团队理解、分析和改善AI模型在实际应用中的表现。它提供了对结构化和非结构化生产模型的端到端可见性，并支持主动的模型管理。
Ludwig v0.8是一个开源的低代码框架，旨在帮助开发者轻松构建先进的机器学习模型，特别是优化用于使用私有数据构建定制的大型语言模型（LLM）。它提供了一种声明式接口，使得模型的构建过程更加高效和简便。
JupyterLab-TensorBoard-Pro是一个TensorBoard插件，为JupyterLab提供了更完善的功能。它能将TensorBoard整合到JupyterLab中，使用户能够更方便地在JupyterLab中使用TensorBoard。这是一个开源项目，用户可以自由使用。该插件专为机器学习任务设计，可以在JupyterLab中方便地进行机器学习相关的操作和监控。
Langfuse是一个旨在帮助开发者构建和管理AI应用程序的基础设施平台，提供了丰富的功能和工具，以简化AI模型的集成和部署。其目标是让AI开发变得更简单、高效，并降低技术门槛。
OpenAI Tools是一个综合工具包，旨在帮助用户充分利用他们的OpenAI账号。它提供了API使用情况跟踪、ChatGPT微调数据集管理、微调任务的创建、监控和取消、训练日志的审查和可视化、直接测试和比较微调及其他模型等功能。
MLX 是 Apple 芯片上用于机器学习的阵列框架，由 Apple 机器学习研究团队提供。它提供了熟悉的 API 和强大的功能，支持多种计算模式和设备，旨在简化机器学习模型的构建与训练。
这是一个为gpt-3.5-turbo模型提供的微调图形界面，通过简单易用的Web界面，用户可以自定义数据集进行微调，并实时查看训练进度和结果。
FastLLM是一个动态策略选择的深度学习模型训练代码库，集成了Deepspeed、Megatron、FlashAttention、CudaFusionKernel和编译器技术，旨在优化大规模语言模型的训练效率，提供更加灵活和高效的训练方案。
AnyCores 是一个深度学习编译器，旨在通过优化深度神经网络的性能来降低计算成本，提供超过10倍的加速效果。
MLGB是一个包含50+点击率预估和推荐系统深度模型的、通过TensorFlow和PyTorch撰写的库，旨在提供高效的模型和工具，帮助开发者快速构建和优化推荐系统。
基于扩散模型的控制与规划教程，深度学习在控制和规划中的应用指南，通过扩散模型生成样本，解决多模态分布匹配问题，提高训练稳定性和可扩展性。
ChatGPT 数据大师是一个专注于数据分析和数据科学的提示集合，旨在帮助用户在学习旅程中更高效地利用 ChatGPT 进行数据处理和分析。
Aerial Gym Simulator 提供了用于训练四旋翼平台在复杂障碍物环境中学习飞行和导航的高性能仿真环境，基于NVIDIA Isaac Gym构建，支持用户自定义场景和多个训练算法。
开源的提示工程平台，旨在帮助开发者和产品团队更容易地构建和管理 AI 特性，提供协作管理、测试、性能分析和实时评估等功能，支持云端和自托管两种部署方式
Sample Testing项目可以为每个Git分支自动生成多个预览环境，灵活配置独立的资源和端点，适用于生产、质量保证或单纯的测试和处理。
