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。
CoreNet 是苹果公司开发的开源深度神经网络工具包，支持训练多种标准和新颖的小型和大型模型。它适用于对象分类、对象检测和语义分割等多种任务，允许研究人员和工程师使用基础模型（如 CLIP 和 LLM）进行高效的深度学习研究。
Helibrunna是一个兼容Hugging Face的xLSTM训练框架，旨在探索xLSTM在AI领域的潜力，提升模型训练效率并支持实验性研究。
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。
TinyCLIP通过亲和模仿和权重继承技术，优化CLIP模型的蒸馏过程，提升小型模型在视觉任务中的表现，并支持多模态应用的迁移学习。
Megatron-LLM是一个专为大规模分布式训练设计的库，旨在高效支持语言模型的预训练和微调。它提供灵活的模型架构配置，并支持多种优化算法，使得用户可以根据需求进行优化和扩展，同时易于与其他深度学习框架集成。
Fast-LLM是一个开源库，旨在加速大型语言模型的训练。它具有快速的训练速度、良好的可扩展性，支持多种模型架构，并且提供易于使用的接口，适合研究和工业应用。
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。
