预训练模型

TimesFM是Google Research开发的预训练时间序列基础模型，旨在提高预测准确性并简化部署过程，支持多种格式的数据，可灵活预测未来时间点，并适用于多个行业的时间序列分析。

《自然语言处理：基于预训练模型的方法》随书代码，提供多种基于预训练模型的自然语言处理方法，支持文本分类、命名实体识别、问答等任务，包含详细的使用示例和文档，易于扩展和集成到其他项目中。

这是一个基于TensorPack框架的实现与模型集锦，包含多种预训练模型，适用于图像处理和计算机视觉任务，易于扩展和自定义。

一个公开的项目，旨在通过开源方式匹配 OpenAI O1 模型的强大能力，使社区能够拥有先进的替代品

本地部署全功能版stable diffusion，支持多种配置和功能，适用于深度学习图像生成任务。该项目允许用户在本地环境中生成高质量的图像，支持多种输入方式和参数设置，能够满足不同的生成需求。

该项目提供了Vision Transformer在Tensorflow中的完整实现，支持多种数据集和任务，易于扩展和修改，并包含详细的使用示例和文档，帮助用户快速上手并深入了解模型的应用与性能。

zero_nlp 是一个专注于中文自然语言处理的项目，提供全面的NLP数据处理流程，支持多种预训练模型，具备便捷的模型训练接口以及高效的推理与评估工具，适合研究与应用开发。

这是一个由Arcee AI开发的领域适应语言建模工具包，旨在通过适应性训练提高模型在特定领域的表现。它支持多种语言模型的微调，能够兼容多种数据格式，且易于集成和扩展。

Qwen-VL是一个支持多种模态输入的高性能项目，旨在提供图像理解和生成能力，并具备灵活的API接口，适合多种应用场景。

Chronos是一个基于语言模型架构的概率时间序列预测预训练模型，能够将时间序列数据转化为Token序列，并通过交叉熵损失训练语言模型，从而实现多轨迹采样以获得概率预测分布。

ChineseNMT是一个基于Transformer架构的高效英译中翻译模型，使用PyTorch实现，支持自定义数据集训练，提供预训练模型，并且易于扩展和修改。

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。

transformers-ruby是为Ruby语言提供最新的Transformers技术的库，支持多种模型架构，适用于各种自然语言处理任务，并提供丰富的功能，能够与Ruby语言无缝集成。

PrimeQA是一个先进的多语言问答研究与开发的主要资源库，支持最新的深度学习模型，易于扩展和定制，并提供多种数据集与基准测试，适用于实时问答和批量处理场景。

Unsupervised-TTS是由Cheng-I Jeff Lai开发的无监督语音合成系统，旨在利用无监督学习算法提高语音合成的质量和效率，同时支持多种语言，便于与现有系统集成。

LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。

一个高效的深度学习训练框架，旨在简化模型训练和优化过程，提供了多种预训练模型和工具，适用于计算机视觉任务。

EasyNLP是一个功能全面且易于使用的自然语言处理工具包，支持多种NLP任务，提供丰富的预训练模型，并能与多种深度学习框架无缝集成。它拥有良好的文档和社区支持，旨在简化用户的NLP开发流程。

LLaVA-LLaMA-3是基于Llama-3-8b大型语言模型(LLM)的LLaVA-v1.5复现项目，旨在提供预训练模型及相关的训练和演示脚本，方便研究人员和开发者进行自然语言处理任务的探索与应用。

提供了 ComfyUI 的 BiRefNet 插件，支持多种预训练模型的使用，包括通用、人像、图像分割等场景的模型，并且支持自动下载模型文件。

基于MindSpore的易于使用和高性能的自然语言处理(NLP)和语言模型(LLM)框架，与Huggingface的模型和数据集兼容，支持多种NLP任务。

DiffBIR是一个基于扩散模型实现盲影像复原的项目，支持多种类型的图像，包括动漫、人物、风景和物品等，旨在有效处理盲图像问题，适用于多种应用场景。

HugNLP是一个基于HuggingFace Transformer的综合自然语言处理库，支持多种NLP任务，具有易于使用的API接口和丰富的预训练模型，同时允许用户自定义模型训练。

AntiFraudChatBot是一个基于wechaty框架和微调NLP模型的简单聊天AI，旨在提供防诈骗智能响应。它通过预训练的大模型进行自然语言处理，支持中文，并能够与用户通过微信进行互动，提供有效的防诈骗建议。

transformers_zamba2是一个为自然语言处理打造的先进工具库，提供数千个预训练模型，支持文本分类、问答、翻译等多种语言任务，让NLP技术更易用。该库不仅可以处理文本数据，还支持视觉和音频模态，适用于多种应用场景。

Segment Anything Fast 是一个面向批量离线推断的高效图像分割工具，基于PyTorch实现，旨在提供快速、便捷的图像分割解决方案，适合在本地环境中使用。

Sudoku-RWKV是一款专门用于解决数独问题的神经网络模型，基于RWKV-v6架构，通过约2百万个数独样本训练而成。模型参数量约1270万，具有8层结构和320维度，能够有效解决任意有解的数独题目。

PatrickStar使得更大、更快、更环保的预训练模型在自然语言处理领域成为可能，推动AI的普及。

LLMTuner是一个高效的工具，旨在通过简化的微调流程，使用户能够在几行代码内调整大语言模型（LLM）。它支持多种预训练模型的加载和微调，提供灵活的超参数调整功能，同时拥有友好的用户界面，便于用户快速上手。该项目的可扩展性强，适用于不同的应用场景。

SimCSE是一个简单的框架，旨在通过无监督和监督的方法进行句子嵌入的对比学习，从而实现高质量的句子表示。