Nebulgym是一款深度网络训练加速框架，用户只需增加几行代码即可显著提升AI模型的训练速度，且无需对现有训练设置进行修改。它支持多种深度学习框架，便于用户快速集成和使用。
nanotron是一个开源工具，旨在简化大型语言模型的训练过程，提供了一种高效的3D并行训练方法，从而更好地利用计算资源。
旨在探索一种新的实验性模型训练流程，以训练高性能的特定任务模型，将训练过程的复杂性抽象化，使从想法到性能优越的完全训练模型的过程尽可能简单。用户只需输入任务描述，系统将从头开始生成数据集，将其解析为正确格式，并微调LLaMA 2模型。
ChatGLM_multi_gpu_zero_Tuning是一个结合deepspeed和trainer的框架，旨在高效实现多卡微调大模型，目前支持LoRA、Ptuning-v2和Freeze三种微调方式，能够充分利用多卡资源，简化微调流程，适用于研究和开发.
Teachable Machine是一个创新的AI工具，旨在简化机器学习模型的创建和实现，使任何人都能在没有编码知识的情况下训练模型来识别图像、声音和姿势。该平台致力于让机器学习变得易于理解，适合教育工作者、学生、爱好者和专业人士，简化AI概念的应用。
cl-waffe2是一个基于Common Lisp的图和张量抽象的深度学习框架，具有可扩展性、内联优化、图优化、可视化和调试等特点，旨在为研究和开发提供强大的工具支持。
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。
LLMs-from-scratch 是一个资源库，提供构建大型语言模型（LLM）所需的实践经验和基础知识。该项目通过逐步指导、清晰的文字、图表和示例，帮助用户深入了解LLM的内部工作原理，并创建自己的LLM。内容包括文本数据处理、注意力机制实现、模型预训练与微调等，适合初学者和进阶用户。
Einblick AI 是一个AI原生的笔记本，能够自动编写和修复代码，绘制美丽的图表，构建模型等。用户只需提供提示，Einblick的AI代理便能使用Python、SQL和交互组件构建工作流。
Multipack Sampler是一种专门为大型语言模型设计的分布式采样器，旨在实现快速的无填充训练，提升训练效率同时优化资源使用。
