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。
本项目提供与大型语言模型（如OpenAI的GPT-4）互动的技巧和窍门，帮助用户设计有效的提示，并优化模型的响应质量。
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。
一个深入研究Apollo自动驾驶框架的项目，旨在帮助开发者理解和使用Apollo平台。
一本 HarmonyOS 应用开发的开源学习教程，主要介绍如何从0开始开发 HarmonyOS 应用，包括最新版本 HarmonyOS 4 中的新特性。
一本专注于大语言模型实践应用的开源书籍，通过工具介绍和案例实践帮助快速上手大模型应用开发。
BafCloud是一个集成的云平台，简化了AI开发的过程，提供单一API访问数千个AI模型和智能体，帮助用户无缝管理、微调和部署大型语言模型，快速构建定制的AI代理，确保AI项目的集成与协作。
FlexGen: 针对面向吞吐量的场景在单个 GPU 上运行大型语言模型，旨在提高模型的运行效率和简化部署过程。
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。
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。
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）。
distribuuuu是一个简单易用的PyTorch分布式训练框架，支持多种训练策略，提供高效的模型并行和数据并行能力，以及灵活的配置选项，配有良好的文档和示例支持，适合各种规模的深度学习训练任务。
Chimera AI帮助企业通过用户友好的自然语言查询和定制化的大语言模型，从多样的数据源中轻松提取可操作的洞察，提升决策能力和竞争优势。
大型语言模型微调用高质量数据集大列表，帮助提升模型的准确性和多样性，使其更好地理解和执行指令。该项目提供了丰富的高质量数据集，支持不同语言模型的微调需求，适合研究人员和开发者使用。
苏秦（suqin）语言大模型全工具链 WebUI 整合包，旨在实现目前各大语言模型的全流程工具 WebUI 整合包，无需编写代码即可拥有自己的定制模型与专属应用。
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。
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。
一个不依赖特定大型语言模型（LLM）的知识Agent开发平台，提供工具、服务、图数据库和向量数据库，帮助部署可靠、可扩展、准确的AI代理。
