Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。
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。
The Interactive Transformer是一个可视化界面，旨在帮助用户理解和解释Transformer模型。该工具提供了交互式的可视化功能，使用户能够实时操作模型参数，并支持多种Transformer模型，具有直观的用户界面和详细的模型组件及机制解释，是学习和研究Transformer的重要工具。
Hugging Face生态(Transformers, Datasets, Tokenizers, and Accelerate等)使用教程，旨在帮助用户掌握各种工具和库，提供实践示例和交互式学习体验，适合不同水平的开发者。
MinT 是一个轻量级、可扩展的Transformer库，专为自然语言处理任务而设计，提供易于使用的API，支持多种预训练模型，能够高效地进行模型训练和推理。
Jax GPT是对Karpathy的nanoGPT的重写，基于Jax和Flax框架构建，旨在提供高效的文本生成能力，支持快速训练和推理，具有易于扩展和修改的架构，能够充分利用高性能的并行计算。
展示如何使用 TensorFlow 生态系统从 Transformers 构建视觉模型的机器学习管道，支持完整的 MLOps 流程，集成模型管理和监控功能。
Skill-it是一个用于理解和训练大语言模型（LLM）的数据驱动技能框架，通过选择合适的训练数据来提升下游模型在不同任务上的性能。
