需求人群:
"GitHub Models主要面向开发者,特别是希望利用AI模型来加速开发流程和创新应用的AI工程师。无论是学生、爱好者、初创公司还是专业开发团队,都可以使用GitHub Models来探索和实验AI模型,提高开发效率,降低进入AI领域的门槛。"
使用场景示例:
在哈佛大学的CS50课程中,教授David J. Malan将使用GitHub Models让学生更容易地进行AI实验。
AI初创公司的创始人和开源维护者可以利用GitHub Models在一个位置访问和实验各种大型语言模型,简化开发流程。
开发者可以使用GitHub Models创建GitHub Copilot扩展,扩展GitHub平台生态系统,适用于软件开发的每个阶段。
产品特色:
在GitHub模型游乐场中测试不同的提示和模型参数
访问并使用来自Meta、Mistral、Azure OpenAI Service、Microsoft等的流行私有和开放模型
通过Codespaces和VS Code将模型集成到开发环境中
利用Azure AI实现模型的生产部署,享受企业级安全和数据隐私保护
GitHub Copilot扩展,为软件开发的每个阶段提供平台生态系统
通过GitHub Actions运行提示评估,使用GitHub CLI中的GitHub Models命令
使用教程:
注册并参与GitHub Models的有限公开测试版。
在GitHub模型游乐场中选择并测试感兴趣的AI模型。
根据测试结果,将模型集成到Codespaces或VS Code开发环境中。
使用GitHub Actions和GitHub CLI中的GitHub Models命令进行模型的进一步评估和测试。
当准备进行生产部署时,通过Azure AI替换GitHub个人访问令牌为Azure订阅和凭据。
利用GitHub Models构建GitHub Copilot扩展,扩展软件开发平台的功能。
在GitHub上管理和部署AI应用程序,享受企业级的安全和数据隐私保护。
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新一代AI工程师在GitHub上构建
GitHub Models是GitHub推出的新一代AI模型服务,旨在帮助开发者成为AI工程师。它将行业领先的大型和小型语言模型直接集成到GitHub平台,让超过1亿用户能够直接在GitHub上访问和使用这些模型。GitHub Models提供了一个交互式的模型游乐场,用户可以在这里测试不同的提示和模型参数,无需支付费用。此外,GitHub Models与Codespaces和VS Code集成,允许开发者在开发环境中无缝使用这些模型,并通过Azure AI实现生产部署,提供企业级安全和数据隐私保护。
一个快速的AI网关
Portkey的AI网关是应用程序和托管LLM之间的接口。它使用统一的API对OpenAI、Anthropic、Mistral、LLama2、Anyscale、Google Gemini等的API请求进行了优化,从而实现了流畅的路由。该网关快速、轻量,内置重试机制,支持多模型负载均衡,确保应用程序的可靠性和性能。
将GitHub链接转换为适合LLM的格式
GitHub to LLM Converter是一个在线工具,旨在帮助用户将GitHub上的项目、文件或文件夹链接转换成适合大型语言模型(LLM)处理的格式。这一工具对于需要处理大量代码或文档数据的开发者和研究人员来说至关重要,因为它简化了数据准备过程,使得这些数据可以被更高效地用于机器学习或自然语言处理任务。该工具由Skirano开发,提供了一个简洁的用户界面,用户只需输入GitHub链接,即可一键转换,极大地提高了工作效率。
高效的大型语言模型(LLM)研究代码库
Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型(LLM)训练和推理库,专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件,使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估,并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中,但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。
一个全面的Prompt Engineering技术资源库
Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术,它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例,旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外,它还鼓励社区成员分享自己的创新技术,共同推动Prompt Engineering技术的发展。
由NVIDIA定制的大型语言模型,提升查询回答的帮助性。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
企业级生成式AI客服代理
Decagon是一个企业级的客户支持AI平台,提供生成式AI代理,以提供令人惊叹的顾客体验。它被大型企业和高增长初创公司所信赖。Decagon的AI支持代理能够实现真正的自动解决,提供100%的生成式响应和行动,无需复杂的决策树或预设响应。它还提供无缝集成,能够与现有的工具和数据源进行零提升集成,最大化AI的潜力。此外,Decagon还提供AI驱动的洞察力,帮助企业识别主题、发现异常,并解锁对有价值对话的分析。Decagon在2024年完成了6500万美元的B轮融资,由Bain和Elad Gil领投,这显示了其在AI客服领域的强大背景和市场定位。
AI原生版本控制工具,提升代码协作效率。
gait是一个AI原生版本控制工具,它通过存储提示、上下文和代码的结合,帮助团队更容易理解和编辑AI生成的代码。gait自动保存AI代码生成对话,并通过版本控制与团队共享开发上下文。它支持GitHub Copilot和Cursor,并且提供了包括AI Blame、Codegen Analytics和Team Collaboration在内的多种功能。gait旨在通过AI技术提高开发人员的生产力,同时确保代码的版权和知识产权得到保护。
自动化的生成式AI评估平台
AutoArena是一个自动化的生成式AI评估平台,专注于评估大型语言模型(LLMs)、检索增强生成(RAG)系统和生成式AI应用。它通过自动化的头对头判断来提供可信的评估,帮助用户快速、准确、经济地找到系统的最佳版本。该平台支持使用来自不同供应商的判断模型,如OpenAI、Anthropic等,也可以使用本地运行的开源权重判断模型。AutoArena还提供了Elo评分和置信区间计算,帮助用户将多次头对头投票转化为排行榜排名。此外,AutoArena支持自定义判断模型的微调,以实现更准确、特定领域的评估,并可以集成到持续集成(CI)流程中,以自动化评估生成式AI系统。
一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。
rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型,它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术,如Huggingface和Ollama,来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息,为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明,这是一个开源项目,旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的,主要面向开发者和技术爱好者。
构建LLM应用的框架
LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型(LLM)的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面,用于连接人类和推断出的数据,使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家,也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。
基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合
ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合,使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流,并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。
终端中的个人AI助手,具备本地工具。
gptme是一个运行在终端的个人AI助手,它装备了本地工具,可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。
一个全面的生成式AI代理开发和实现资源库
GenAI_Agents是一个开源的、面向生成式AI代理开发和实现的资源库。它提供了从基础到高级的教程和实现,旨在帮助开发者学习、构建和分享生成式AI代理。这个资源库不仅适合初学者,也适合经验丰富的从业者,通过提供丰富的示例和文档,促进学习和创新。
AI与产品管理领域的知识社区
觅识AI社区是一个专注于人工智能与产品管理领域的知识社区,提供AI产品管理的相关知识体系和研发产品用例。社区成员有机会成为'超级个体和一人公司'。可通过邮件或社交媒体与主理人联系,加入AI PM社区。
一个简单而强大的Python库,用于使用大型语言模型(LLMs)。
promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库,它通过litellm简化了与大型语言模型(LLMs)交互的过程。使用promptic,你可以轻松创建提示,处理输入参数,并从LLMs接收结构化输出,仅需几行代码。
无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序
Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台,它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务,包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施,旨在降低总拥有成本(TCO),提高查询速度和吞吐量,同时确保信息的时效性和安全性。
为LLM聊天机器人提供强大灵活的长期记忆系统。
MemoryScope是一个为大型语言模型(LLM)聊天机器人提供长期记忆能力的框架。它通过记忆数据库和工作库,使得聊天机器人能够存储和检索记忆片段,从而实现个性化的用户交互体验。该产品通过记忆检索和记忆整合等操作,使得机器人能够理解并记住用户的习惯和偏好,为用户提供更加个性化和连贯的对话体验。MemoryScope支持多种模型API,包括openai和dashscope,并且可以与现有的代理框架如AutoGen和AgentScope结合使用,提供了丰富的定制化和扩展性。
AI提示工程师,优化大型语言模型应用
Weavel是一个AI提示工程师,它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能,帮助用户优化大型语言模型(LLM)的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用,能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中,实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外,Weavel能够自动生成评估代码,并使用LLM作为复杂任务的公正裁判,简化评估流程,确保准确、细致的性能指标。
企业自定义AI工作流程的蓝图
NVIDIA NIM™ Agent Blueprints是一系列预训练的、可定制的AI工作流程,旨在为数百万企业开发者提供构建和部署生成式AI应用程序的全套软件工具。这些蓝图支持开发者使用一个或多个AI代理创建AI应用程序,包括客户服务头像、检索增强生成和药物发现虚拟筛选等典型用例。通过NIM Agent Blueprints,企业可以使用自己的业务数据修改蓝图,并在加速数据中心和云上运行生成式AI应用程序,实现数据驱动的AI飞轮效应。
未来派的AI驱动网页爬虫工具。
CyberScraper 2077是一款基于AI的网页爬虫工具,它利用OpenAI和Ollama等大型语言模型(LLM)来智能解析网页内容,提供数据提取服务。这款工具不仅拥有用户友好的图形界面,还支持多种数据导出格式,包括JSON、CSV、HTML、SQL和Excel。此外,它还具备隐形模式,以降低被检测为机器人的风险,以及遵循robots.txt和网站政策的道德爬取特性。
高效低成本的小型语言模型
Phi-3是微软Azure推出的一系列小型语言模型(SLMs),具有突破性的性能,同时成本和延迟都很低。这些模型专为生成式AI解决方案设计,体积更小,计算需求更低。Phi-3模型遵循微软AI原则开发,包括责任、透明度、公平性、可靠性和安全性、隐私和安全性以及包容性,确保了安全性。此外,Phi-3还提供了本地部署、准确相关回答、低延迟场景部署、成本受限任务处理和定制化精度等功能。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
从文本描述生成高质量的3D室内场景。
SceneTeller是一个创新的3D场景生成平台,它利用最新的生成式人工智能技术,允许用户通过自然语言描述来设计室内3D场景。这项技术大大降低了3D设计的技术门槛,使得非专业用户也能轻松创建个性化的3D空间。产品的主要优点包括易用性、高效率和创意自由度。
开源版Anthropic的Claude Artifacts界面
AI Artifacts是一个开源的Anthropic Claude Artifacts界面版本,使用E2B的代码解释器SDK和核心SDK执行AI代码。E2B提供了一个云沙箱来安全地运行AI生成的代码,并可以处理安装库、运行shell命令、运行Python、JavaScript、R以及Nextjs应用程序等。
图像材质属性编辑技术
Alchemist是一种利用预训练的文本到图像模型和合成数据,允许用户在图像中编辑物体的材质属性的技术。它通过微调合成数据集,实现了对物体的特定材质属性(如粗糙度、金属感、基础颜色饱和度和透明度)的参数化编辑控制。这项技术的主要优点包括在保持物体几何形状和图像光照不变的同时,能够改变物体的属性,甚至在物体透明化时,能够真实地填充背后的背景、隐藏的内部结构和折射光效果。
通过GPT等大型语言模型与你的文档对话
IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。
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