carefree-flow是一个基于OneFlow的深度学习库，旨在简化模型构建与训练过程，提供高效的计算性能和友好的API设计，支持动态计算图，适合开发者快速原型和高性能训练需求。
开源机器学习框架
这个开源项目是一个生成式AI模型优化赛的参赛方案，获得了天池NVIDIA TensorRT Hackathon 2023初赛的第三名。该项目的功能涉及到开源、机器学习等领域。
一个完整的管道，用于在消费级硬件上使用LoRA和RLHF微调Vicuna LLM。该项目实现了基于Vicuna架构的RLHF（强化学习与人类反馈），基本上是ChatGPT的变种，但使用Vicuna。
HyperLLM是一种新一代的小型语言模型，称为'混合检索变换器'，利用超检索和无服务器嵌入技术，实现即时微调和训练，成本降低85%。
MobileNet V1的TensorFlow官方checkpoint到PyTorch版本的checkpoint转换工具，旨在简化不同深度学习框架之间的模型迁移，同时保持模型的精度和性能，适用于研究人员和开发者。
这个开源项目的功能是对类似 #ChatGPT# 的模型进行简单、快速且经济实惠的 RLHF 训练。
从自动微分开始完全从头开始GPT-2训练，一个快速且功能完备的深度学习库，使用Python和NumPy编写
该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁，适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。
Algomax是一个平台，旨在简化您的LLM和RAG模型评估，提升提示开发效率，并通过独特的定性指标洞察加速开发过程。该平台提供直观的仪表盘，便于您轻松集成到工作流程中，评估模型性能，评估引擎设计精准，能够深入洞察模型行为。
APEBench是一个用于评估偏微分方程（PDE）自回归神经仿真器的基准测试框架，提供标准化的评估工具，支持多种自回归建模配置，旨在促进不同模型和技术之间的比较。
river-torch是一个基于PyTorch的Python库，专为在线深度学习而设计，支持实时数据的模型适应。它与River框架无缝集成，提供多种神经网络架构，并包含模型评估和性能监控工具。
Qwen2-VL微调工具：用于微调开源多模态大模型Qwen2-VL，支持单GPU和多GPU训练，提供简易上手的微调脚本和数据，旨在帮助开发者快速进行模型微调或再训练
OneDiff 是一个用于提升 Stable Diffusion 和 Stable Video Diffusion 性能的工具，提供社区版和企业版，支持多种硬件加速，能够显著提高计算速度和图像生成效率。它适用于机器学习、图像处理和数据分析等多个领域，支持多种模型和场景的实时生成与修改。
Python版本的TensorFlow深度学习API
该项目深入介绍了Transformer模型的背景、关键组件及其实现细节，旨在帮助开发者理解并实现Transformer架构。
