产品库

无需编码，自动训练、评估和部署先进的机器学习模型。

AutoTrain是Hugging Face生态系统中的一个自动化机器学习(AutoML)工具，它允许用户通过上传数据来训练定制的机器学习模型，而无需编写代码。该工具自动寻找最适合数据的模型，并快速部署。它支持多种机器学习任务，包括文本分类、图像分类、问答、翻译等，并且支持所有Hugging Face Hub上的语言。用户的数据在服务器上保持私密，并通过加密保护数据传输。根据用户选择的硬件，按分钟计费。

一个可视化的AI工作流构建平台

Playnode是一个基于网页的AI工作流构建平台，它允许用户通过拖拽的方式创建和部署AI模型，支持多种AI模型和数据流的组合，以实现复杂的数据处理和分析任务。该平台的主要优点是其可视化操作界面，使得即使是非技术用户也能轻松上手，快速构建和部署AI工作流。Playnode的背景信息显示，它旨在降低AI技术的门槛，让更多人能够利用AI技术解决实际问题。目前，Playnode提供免费试用，用户可以开始免费使用并获得每周20个积分，无需信用卡信息。

ZML，高效灵活的编程模型框架。

ZML是一个编程模型框架，它允许用户通过简单的代码来构建和部署复杂的机器学习模型。它支持多种编程语言和平台，使得从原型设计到生产部署的过程更加高效。ZML的主要优点包括其简洁的API设计、强大的模型部署能力以及对多种硬件平台的支持。ZML适合需要快速开发和部署机器学习模型的开发者和数据科学家。

轻量级、先进的开放文本生成模型

Gemma-2-27b是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放文本生成模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。这些模型专为文本生成任务设计，如问答、摘要和推理。它们相对较小的体积使得即使在资源有限的环境中，如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施上也能部署，使先进的AI模型更易于访问，并促进创新。

致力于收录开源社区的phi3训练变体版本，整理训练、推理、部署教程。

phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库，专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接，还包含了训练、推理、部署的相关教程，旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。

Google Cloud机器学习工程师学习路径

Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验，旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验，掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后，学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证，为职业发展打下坚实基础。

机器学习模型运行和部署的工具

Replicate是一款机器学习模型运行和部署的工具，无需自行配置环境，可以快速运行和部署机器学习模型。Replicate提供了Python库和API接口，支持运行和查询模型。社区共享了成千上万个可用的机器学习模型，涵盖了文本理解、视频编辑、图像处理等多个领域。使用Replicate和相关工具，您可以快速构建自己的项目并进行部署。

构建和部署AI模型的机器学习框架

Cerebrium是一个机器学习框架，通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容，并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。

简化机器学习云服务

Deploifai是一种管理机器学习项目云端的工具，让您可以专注于解决方案。它提供简化的云服务，帮助您管理和部署机器学习模型，包括数据集管理、模型训练、部署和监控。Deploifai的优势在于简化了复杂的基础设施设置，提供易于使用的界面和工具，以及高度可扩展的计算和存储资源。价格根据使用量和功能等级而定，适用于个人开发者和企业团队。

一个强大的文本生成模型，适用于多种对话应用。

DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型，具有 685 亿参数，采用 BF16 和 F32 张量类型，能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性，使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具，帮助他们在文本生成领域取得突破。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

高保真可动画 3D 人类重建模型，快速生成动画角色。

LHM（大规模可动画人类重建模型）利用多模态变压器架构进行高保真 3D 头像重建，支持从单张图像生成可动画的 3D 人类形象。该模型能够详细保留服装几何和纹理，尤其是在面部身份和细节恢复方面表现优异，适合对 3D 重建精度有较高要求的应用场景。

Pruna 是一个模型优化框架，帮助开发者快速高效交付模型。

Pruna 是一个为开发者设计的模型优化框架，通过一系列压缩算法，如量化、修剪和编译等技术，使得机器学习模型在推理时更快、体积更小且计算成本更低。产品适用于多种模型类型，包括 LLMs、视觉转换器等，且支持 Linux、MacOS 和 Windows 等多个平台。Pruna 还提供了企业版 Pruna Pro，解锁更多高级优化功能和优先支持，助力用户在实际应用中提高效率。

SpatialLM 是一个用于空间理解的大语言模型。

SpatialLM 是一个专为处理 3D 点云数据设计的大型语言模型，能够生成结构化的 3D 场景理解输出，包括建筑元素和对象的语义类别。它能够从单目视频序列、RGBD 图像和 LiDAR 传感器等多种来源处理点云数据，无需专用设备。SpatialLM 在自主导航和复杂 3D 场景分析任务中具有重要应用价值，显著提升空间推理能力。

一个开源文本转语音系统，致力于实现人类语音的自然化。

Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统，旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力，适合各种实时应用场景。该产品是免费的，旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。

为Firefox浏览器翻译功能优化的CPU加速神经机器翻译模型。

Firefox Translations Models 是由Mozilla开发的一组CPU优化的神经机器翻译模型，专为Firefox浏览器的翻译功能设计。该模型通过高效的CPU加速技术，提供快速且准确的翻译服务，支持多种语言对。其主要优点包括高性能、低延迟和对多种语言的支持。该模型是Firefox浏览器翻译功能的核心技术，为用户提供无缝的网页翻译体验。

基于 Gemini 的 Colab 数据科学助手，可自动生成完整的 Colab 笔记本代码。

Data Science Agent in Colab 是 Google 推出的一款基于 Gemini 的智能工具，旨在简化数据科学工作流程。它通过自然语言描述自动生成完整的 Colab 笔记本代码，涵盖数据导入、分析和可视化等任务。该工具的主要优点是节省时间、提高效率，并且生成的代码可修改和共享。它面向数据科学家、研究人员和开发者，尤其是那些希望快速从数据中获取洞察的用户。目前该工具免费提供给符合条件的用户。

3FS是一个高性能分布式文件系统，专为AI训练和推理工作负载设计。

3FS是一个专为AI训练和推理工作负载设计的高性能分布式文件系统。它利用现代SSD和RDMA网络，提供共享存储层，简化分布式应用开发。其核心优势在于高性能、强一致性和对多种工作负载的支持，能够显著提升AI开发和部署的效率。该系统适用于大规模AI项目，尤其在数据准备、训练和推理阶段表现出色。

提供全球最便宜的GPU云服务，助力自托管AI/ML开发。

Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台，通过虚拟化技术，帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉，相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号，如NVIDIA Tesla T4、A100等，并提供7+ Gbps的网络连接，确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本，加速模型训练和部署，推动AI技术的普及和应用。

olmOCR是一个用于将PDF线性化以用于LLM数据集训练的工具包。

olmOCR是由Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)开发的一个开源工具包，旨在将PDF文档线性化，以便用于大型语言模型（LLM）的训练。该工具包通过将PDF文档转换为适合LLM处理的格式，解决了传统PDF文档结构复杂、难以直接用于模型训练的问题。它支持多种功能，包括自然文本解析、多版本比较、语言过滤和SEO垃圾信息移除等。olmOCR的主要优点是能够高效处理大量PDF文档，并通过优化的提示策略和模型微调，提高文本解析的准确性和效率。该工具包适用于需要处理大量PDF数据的研究人员和开发者，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。

TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。

TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面（CLI），帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术，能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业，从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外，TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项，用户只需为实际执行时间付费，无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商，从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划，个人计划每周提供 $5 的免费信用额度，而企业计划则提供更高级的支持和功能。

一个专注于超大规模系统设计和优化的工具，提供高效解决方案。

The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具，专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架，帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景，如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供，适合各种规模的企业和开发者使用。

检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型，提供兼容性预测。

DeepSeek 模型兼容性检测是一个用于评估设备是否能够运行不同规模 DeepSeek 模型的工具。它通过检测设备的系统内存、显存等配置，结合模型的参数量、精度位数等信息，为用户提供模型运行的预测结果。该工具对于开发者和研究人员在选择合适的硬件资源以部署 DeepSeek 模型时具有重要意义，能够帮助他们提前了解设备的兼容性，避免因硬件不足而导致的运行问题。DeepSeek 模型本身是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理等领域，具有高效、准确的特点。通过该检测工具，用户可以更好地利用 DeepSeek 模型进行项目开发和研究。

一个集成DeepSeek API的多功能项目，包括智能聊天机器人、文件处理及模型部署。

DeepSeek Project 是一个综合性技术项目，旨在通过集成 DeepSeek API 提供多种功能。它包括一个智能聊天机器人，能够通过微信接口实现自动化消息响应，支持多轮对话和上下文敏感型回复。此外，该项目还提供了一个本地化的文件处理解决方案，用于解决 DeepSeek 平台未开放文件上传 API 的技术限制。它还包括快速部署 DeepSeek 蒸馏模型的功能，支持服务器本地运行并包含前端界面。该项目主要面向开发者和企业用户，帮助他们快速实现智能化的聊天机器人和文件处理功能，同时提供高效的模型部署方案。项目开源免费，适合需要快速集成 AI 功能的用户。

Heron的AI技术可自动化处理文档密集型工作，提升工作效率。

Heron是一款专注于自动化文档处理的生产力工具。它通过先进的AI技术，能够快速接收、分类、解析和同步文档数据，直接将结构化数据同步到用户的CRM系统中。Heron的主要优点包括高效的数据处理能力、强大的机器学习支持以及与现有业务流程的无缝集成。该产品主要面向需要处理大量文档的中小企业融资、法律、保险等行业，旨在帮助用户节省时间、降低成本并提高决策效率。Heron的定价策略灵活，具体价格根据客户需求定制，适合希望通过技术提升工作效率的企业。

AI研究资源导航网站，提供AI研究资源、文档和实践案例

DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台，旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果，帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰，便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放，用户无需付费即可使用所有功能。

提供全球基础金融数据，快速整合到模型中，助力现代金融分析师高效工作。

Finbar是一个专注于提供全球基础金融数据的平台。它通过先进的OCR、机器学习和自然语言处理技术，能够快速从海量金融文档中提取结构化数据，并在数据发布后几秒内提供给用户。其主要优点是数据更新速度快、自动化程度高，能够显著减少人工处理数据的时间和成本。该产品主要面向金融机构和分析师，帮助他们快速获取和分析数据，提升工作效率。目前尚不清楚其具体价格和定位，但已获得多家顶级对冲基金的使用。

在线学习Python、AI、大模型、AI写作绘画课程，零基础轻松入门。

Mo是一个专注于 AI 技术学习和应用的平台，旨在为用户提供从基础到高级的系统学习资源，帮助各类学习者掌握 AI 技能，并将其应用于实际项目中。无论你是大学生、职场新人，还是想提升自己技能的行业专家，Mo都能为你提供量身定制的课程、实战项目和工具，带你深入理解和应用人工智能。

一个AI驱动的数据科学团队，帮助用户更快地完成常见数据科学任务。

该产品是一个AI驱动的数据科学团队模型，旨在帮助用户以更快的速度完成数据科学任务。它通过一系列专业的数据科学代理（Agents），如数据清洗、特征工程、建模等，来自动化和加速数据科学工作流程。该产品的主要优点是能够显著提高数据科学工作的效率，减少人工干预，适用于需要快速处理和分析大量数据的企业和研究机构。产品目前处于Beta阶段，正在积极开发中，可能会有突破性变化。它采用MIT许可证，用户可以在GitHub上免费使用和贡献代码。

由Google Research开发的预训练时间序列预测模型。

TimesFM是一个由Google Research开发的预训练时间序列预测模型，用于时间序列预测任务。该模型在多个数据集上进行了预训练，能够处理不同频率和长度的时间序列数据。其主要优点包括高性能、可扩展性强以及易于使用。该模型适用于需要准确预测时间序列数据的各种应用场景，如金融、气象、能源等领域。该模型在Hugging Face平台上免费提供，用户可以方便地下载和使用。