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。
GitHub Copilot Workspace,用自然语言从想法到代码再到软件。
GitHub Copilot Workspace 是一个革命性的开发环境,它利用自然语言处理技术,允许开发者从构思想法到编写代码再到构建软件的整个过程中获得人工智能的辅助。这个产品通过减少样板工作的负担,提升了开发者的生产力,并且降低了编程的入门门槛。它旨在帮助专业开发者和业余爱好者更高效地将创意转化为代码。
GitHub Copilot企业版,为组织提供智能编程辅助
GitHub Copilot Enterprise是GitHub Copilot的企业计划,面向使用GitHub企业版的组织和企业客户。它当前处于测试阶段,提供了Copilot Chat和Copilot pull request summaries等智能编程辅助功能。用户可以提名所在组织试用该产品。
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。
将Github Copilot Chat免费转换为GPT-4请求
copilot-gpt4-service是一个可以将Github Copilot的Chat请求免费转换为ChatGPT请求的工具,实现通过Github Copilot来使用更强大的GPT-4模型的功能。用户只需要设置好接口和Github Copilot的token,就可以通过Copilot随时随地使用GPT-4模型进行交互式编程和获取知识。该项目实现简单、部署方便,可以帮助编程者提高工作效率。
GitHub Copilot Agent模式是GitHub Copilot的最新功能,支持自动迭代代码、修复错误和执行任务。
GitHub Copilot Agent模式是GitHub Copilot的一项重大升级,它通过引入自主智能体(Agent)技术,使开发者能够更高效地完成复杂的编程任务。Agent模式能够自动迭代代码、识别并修复错误,甚至可以推断出完成任务所需的额外步骤。其主要优点包括减少重复性工作、提高代码质量以及增强开发效率。Agent模式支持多种语言模型,如Google的Gemini 2.0 Flash,并通过安全沙箱技术确保代码的安全性。它适用于需要快速开发和优化代码的开发者,尤其是那些处理复杂项目的团队。
AI生成SQL,查询GitHub数据
GitHub Data Explorer是一个基于人工智能生成SQL的工具,可以查询GitHub事件数据并可视化展示结果。它提供了自然语言查询接口,用户可以通过简单的问题描述来获取需要的数据。用户可以探索GitHub数据,无需具备SQL或数据可视化技能。
在Mac上使用GitHub Copilot的本地应用
LocalPilot是一个在Mac上使用GitHub Copilot的本地应用。它可以提供代码自动补全和函数完成的功能。对于简单的行补全和简单的函数补全,它的效果几乎和GitHub Copilot一样好。对于复杂的函数,可能会有一些差异。LocalPilot的安装非常简单,只需要在VS Code设置中添加一些配置即可。它还支持自定义代理和调试模式。LocalPilot的性能取决于网络速度,对于网络较慢的情况下效果更好。适用于在飞机上或者网络较慢的环境下使用。
一键生成个性化GitHub个人资料README
GitHub Readme Generator是一个在线工具,它允许用户快速生成个性化的GitHub个人资料README文件。这个工具的重要性在于它简化了创建README的过程,使得用户可以轻松地展示他们的项目、技能和个人成就。它主要面向开发者和开源贡献者,帮助他们更有效地在GitHub上展示自己。该工具是免费的,易于使用,并且可以自定义多种样式和颜色。
生成个性化的GitHub个人资料页面。
Github Profile Generator是一个在线工具,允许用户通过简单的界面自定义和生成他们的GitHub个人资料页面。它支持添加个人介绍、技能展示、统计数据和支持信息等。这个工具的主要优点是用户友好,可以快速生成具有吸引力的个人资料,帮助开发者展示他们的技术背景和项目经验。
使用AI提升GitHub项目的专业性和吸引力。
Unleash the Power of Github README's 是一个专注于提升GitHub项目展示效果的网站,通过AI技术帮助开发者创建专业、吸引人的README文件。该产品通过集成的AI特性简化内容创作流程,提高项目价值,优化搜索引擎可见度,从而增强GitHub项目的专业性和吸引力。
将任何想法转化为代码的Copilot原生开发环境
Copilot Workspace是一个为日常任务设计的Copilot原生开发环境插件,它允许用户将任何想法快速转化为代码。这个插件的重要性在于它为开发者提供了一个集成的开发环境,可以提高编程效率和代码质量。Copilot Workspace由GitHub Next推出,拥有365次安装,显示了其受欢迎程度。
GitHub问题的Chrome扩展助手
GitHub Issue Helper Chrome Extension是一个Chrome浏览器插件,利用大型语言模型(LLM)来总结GitHub上的问题,并根据问题内容提出可能的解决方案。这个插件的主要优点在于它能够自动总结GitHub问题,并提供自定义选项,允许用户通过LLM API密钥进一步定制功能。它对于开发者和项目维护者来说是一个强大的工具,因为它可以节省时间并提高处理问题效率。该插件在GitHub上开源,遵循MIT许可证。
比较各种大型语言模型(LLM)的定价信息
LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型(LLMs)定价信息的网站,这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。
高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案
这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核,该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。
一个为LLM生成Git提交信息的插件
llm-commit 是一个为 LLM(Large Language Model)设计的插件,用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异,利用 LLM 的语言生成能力,自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率,还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境,免费开源,易于安装和使用。
高质量、自动生成的GitHub仓库文档
Auto Wiki是Mutable.ai推出的产品,旨在为任何公共GitHub仓库提供高质量、自动生成的文档。用户可以轻松浏览各种AI、ML、工具、前端、后端、DevOps、云计算、数据科学等领域的内容。Auto Wiki的使命是让AI对每个人都更加普及和可访问,提供工具让用户专注于重要事务。
统一接口访问多个生成式AI服务
aisuite是一个提供简单、统一接口以访问多个生成式AI服务的产品。它允许开发者通过标准化的接口使用多个大型语言模型(LLM),并比较结果。作为一个轻量级的Python客户端库包装器,aisuite使得创作者可以在不改变代码的情况下,无缝切换并测试来自不同LLM提供商的响应。目前,该库主要关注聊天完成功能,并计划在未来扩展更多用例。
使用AI模型优化办公生产力的付费增强服务
Copilot Pro是微软推出的Copilot的付费增强版本,通过提供优先访问GPT-4等最新AI模型,大大提升用户的创造力和工作效率。该服务可与Microsoft 365订阅捆绑使用,支持在Word、Excel等Office应用内直接使用Copilot功能,帮助用户更快速地起草文档、电子邮件和演示文稿等。
AI驱动的代码补全工具
GitHub Copilot是一个由GitHub提供的AI驱动的代码补全工具,它通过机器学习技术帮助开发者在编写代码时提供智能的代码建议。该工具集成在Visual Studio Code等IDE中,能够理解代码上下文并提供整行甚至整个函数的代码补全。现在GitHub Copilot也上线了Web版。GitHub Copilot的开发背景基于大量开源代码的训练,使其能够提供高质量的代码建议,提高开发效率和代码质量。它支持多种编程语言,并且可以根据开发者的编码习惯进行个性化调整。GitHub Copilot的价格定位是为专业开发者提供付费服务,同时也提供了免费试用的机会。
使用简单、原始的 C/CUDA 进行 LLM 训练
karpathy/llm.c 是一个使用简单的 C/CUDA 实现 LLM 训练的项目。它旨在提供一个干净、简单的参考实现,同时也包含了更优化的版本,可以接近 PyTorch 的性能,但代码和依赖大大减少。目前正在开发直接的 CUDA 实现、使用 SIMD 指令优化 CPU 版本以及支持更多现代架构如 Llama2、Gemma 等。
扩展LLM上下文窗口
LLM Context Extender是一款旨在扩展大型语言模型(LLMs)上下文窗口的工具。它通过调整RoPE的基础频率和缩放注意力logits的方式,帮助LLMs有效适应更大的上下文窗口。该工具在精细调整性能和稳健性方面验证了其方法的优越性,并展示了在仅有100个样本和6个训练步骤的情况下,将LLaMA-2-7B-Chat的上下文窗口扩展到16,384的非凡效率。此外,还探讨了数据组成和训练课程如何影响特定下游任务的上下文窗口扩展,建议以长对话进行LLMs的精细调整作为良好的起点。
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。
构建LLM应用的开发平台
LLM Spark是一个开发平台,可用于构建基于LLM的应用程序。它提供多个LLM的快速测试、版本控制、可观察性、协作、多个LLM支持等功能。LLM Spark可轻松构建AI聊天机器人、虚拟助手等智能应用程序,并通过与提供商密钥集成,实现卓越性能。它还提供了GPT驱动的模板,加速了各种AI应用程序的创建,同时支持从零开始定制项目。LLM Spark还支持无缝上传数据集,以增强AI应用程序的功能。通过LLM Spark的全面日志和分析,可以比较GPT结果、迭代和部署智能AI应用程序。它还支持多个模型同时测试,保存提示版本和历史记录,轻松协作,以及基于意义而不仅仅是关键字的强大搜索功能。此外,LLM Spark还支持将外部数据集集成到LLM中,并符合GDPR合规要求,确保数据安全和隐私保护。
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。
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