产品库

本地运行的AI模型训练与部署工具，支持个性化训练和多平台使用。

Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型（LLMs）的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程，使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台，提供快速的推理速度和灵活的定制能力，适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。

开箱即用的私有化大模型工具集

FlashAI免费一键部署本地大模型是一个搭载本地知识库的私有化大模型工具集，支持多种语言，具备文本生成、文档翻译等功能，适用于需要高效处理文本信息的企业和个人。

提供多种预训练模型，支持多维度筛选，助力AI模型应用与开发。

该平台是一个专注于AI预训练模型的资源平台，整合了大量不同类型、规模和应用场景的预训练模型。其重要性在于为AI开发者和研究人员提供了便捷的模型获取渠道，降低了模型开发的门槛。主要优点包括模型分类细致、多维度筛选功能强大、信息展示详细且提供智能推荐。产品背景是随着AI技术的发展，对预训练模型的需求日益增长，平台应运而生。平台主要定位为AI模型资源平台，部分模型免费商用，部分可能需要付费，具体价格因模型而异。

本地部署AI工具，保护数据隐私，降低成本

Self-hosted AI Starter Kit 是一个本地部署的AI工具包，旨在帮助用户在自有硬件上快速启动AI项目。它通过Docker Compose模板，简化了本地AI工具的部署过程。该工具包包括n8n以及一系列精选的本地AI工具，如Ollama、Qdrant和PostgreSQL，支持快速搭建自托管AI工作流。它的优势在于增强了数据隐私保护，减少了对外部API调用的依赖，从而降低了成本。此外，它还提供了AI工作流模板和网络配置，支持本地部署或私有云实例。

基于Linux环境快速部署开源大模型的教程

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

AI模型部署与管理平台

CREDAL是一个AI模型部署与管理平台，可以帮助用户快速部署和管理自己的AI模型。其功能包括模型部署、模型监控、模型版本管理等。CREDAL的优势在于简化了模型部署的流程，提供了可视化的界面和丰富的功能，帮助用户轻松完成AI模型的部署和管理。CREDAL的定价根据用户的需求进行定制，详情请访问官方网站了解更多信息。

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。

比较、测试、构建和部署低代码AI模型

Contentable.ai是一个综合的AI模型测试平台，可以帮助用户快速测试、原型和共享AI模型。它提供了一套完整的工具和功能，使用户能够轻松构建和部署AI模型，从而提高工作效率。

泰勒AI帮助您的工程师训练模型。

Taylor AI是一个平台，可以使您的工程团队在不需要设置GPU和解密复杂库的情况下训练语言模型。它允许您按照自己的条件训练和部署开源语言模型，让您拥有完全的控制权和数据隐私。使用Taylor AI，您可以摆脱按标记付费的定价方式，自由地部署和与您的AI模型交互。它简化了训练和优化语言模型的过程，让您的团队可以专注于构建和迭代。Taylor AI始终跟上最新的开源模型，确保您可以使用最先进的语言模型进行训练。根据您独特的合规和安全标准安全地部署您的模型。

训练属于你的文本大模型，独立部署

Modihand是一个训练属于你的文本大模型的平台，无需专业知识，只需要准备好训练数据，即可训练出专属于你的文本大模型。内置市面上大多数的开源模型，支持多种微调训练方式，性价比高，独立可部署，推理 API 支持，提供更多问题解决支持。

AI模型快速部署与集成

StartP是一个AI模型快速部署与集成的网站模板，通过集成AI技术，可以将应用程序转化为智能应用程序，也可以构建全新的AI应用程序。StartP提供各种API，可以用于处理文档、音频、视频、网站等不同场景，使用简单，效果出色。定价灵活，并提供终身更新支持。

利用本地 AI 模型为您提供网页浏览辅助

Page Assist 是一个为本地 AI 模型提供便捷的 Web 用户界面的辅助工具。您可以利用本地 AI 模型与浏览器交互，或者将其作为本地 AI 模型供应商（如 Ollama Repo）的 Web 用户界面。当前功能包括侧边栏任务支持、视觉模型支持、最小化的本地 AI 模型 Web 用户界面、互联网搜索功能、侧边栏上的 PDF 对话框、文档聊天（PDF、CSV、TXT、MD 格式）等。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

本地AI管理、验证和推断

本地AI游乐场是一个本地AI模型管理、验证和推断的桌面客户端应用。它提供了零技术设置的AI实验环境，不需要GPU支持。用户可以在本地离线环境中运行AI模型，享受更高的隐私保护。该应用具有简洁易用的界面和强大的功能，支持CPU推断、模型下载和管理、模型完整性验证等功能。本地AI游乐场是免费开源的。

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。

PyTorch训练平台,闪电般快速

Lightning AI是一个基于PyTorch的平台,可以帮助用户无痛地在本地机器和云环境之间进行AI模型的训练和部署。它支持各类热门AI模型如大型语言模型、Transformers、Stable Diffusion等的构建。关键特性包括对分布式多GPU训练的支持、内置MLOps功能、云端无服务器部署等。适用于AI研发团队、想要快速构建AI产品的公司以及拥有GPU资源的机构。

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。

本地大语言模型

Ollama是一款本地大语言模型工具，让用户能够快速运行Llama 2、Code Llama和其他模型。用户可以自定义和创建他们自己的模型。Ollama目前支持macOS和Linux，Windows版本即将推出。该产品定位于为用户提供本地化的大语言模型运行环境，以满足用户个性化的需求。

快速构建和部署AI模型的高效平台

FastAgency是一个面向开发者和企业用户的AI模型构建和部署平台，它通过提供易用的界面和强大的后端支持，使得用户能够快速地开发和部署AI模型，从而加速产品从概念到市场的转化过程。该平台的主要优点包括快速迭代、高效率和易于集成，适合需要快速响应市场变化的企业和开发者。

轻松构建自己的大模型，专属智慧，尽在本地。

Xark-Argo是一款桌面客户端产品，旨在帮助用户轻松构建和使用自己的大语言模型。它支持多种操作系统，包括MacOS和Windows，提供了强大的本地化模型部署能力。通过集成ollama技术，用户可以一键下载开源模型，并支持大模型API，如ChatGPT、Claude、Siliconflow等，大大降低了使用门槛。该产品适用于需要高效处理文本和知识管理的个人和企业用户，具有高度的灵活性和扩展性。目前暂无明确价格信息，但其功能定位表明它可能面向中高端用户群体。

全本地AI语音聊天工具，低延迟，高效率。

voicechat2是一个基于WebSocket的快速、完全本地化的AI语音聊天应用程序，使用户能够在本地环境中实现语音到语音的即时通讯。它利用了AMD RDNA3显卡和Faster Whisper技术，显著降低了语音通讯的延迟，提高了通讯效率。该产品适用于需要快速响应和实时通讯的开发者和技术人员。

由哔哩哔哩用户评论微调训练而成的本地聊天机器人

bilibot是一个基于哔哩哔哩用户评论训练的本地聊天机器人，支持文字聊天和语音对话。它使用Qwen1.5-32B-Chat作为基础模型，并结合苹果的mlx-lm LORA项目进行微调。语音生成部分基于GPT-SoVITS项目，使用派蒙语音模型。该机器人可以快速生成对话内容，适用于需要智能对话系统的场合。

高速大型语言模型本地部署推理引擎

PowerInfer 是一个在个人电脑上利用消费级 GPU 进行高速大型语言模型推理的引擎。它利用 LLM 推理中的高局部性特点，通过预加载热激活的神经元到 GPU 上，从而显著降低了 GPU 内存需求和 CPU-GPU 数据传输。PowerInfer 还集成了自适应预测器和神经元感知的稀疏运算符，优化神经元激活和计算稀疏性的效率。它可以在单个 NVIDIA RTX 4090 GPU 上以平均每秒 13.20 个标记的生成速率进行推理，比顶级服务器级 A100 GPU 仅低 18%。同时保持模型准确性。

通过一行代码部署AI模型，提供快速、稳定且成本效益高的AI服务。

Synexa AI 是一个专注于简化AI模型部署的平台，通过一行代码即可实现模型的快速上线。其主要优点包括极简的部署流程、强大的自动扩展能力、高性价比的GPU资源以及优化的推理引擎，能够显著提升开发效率并降低运行成本。该平台适用于需要快速部署和高效运行AI模型的企业和开发者，提供了一个稳定、高效且经济的解决方案，帮助用户在AI领域快速实现价值。

Dyad是一款免费的本地开源AI应用构建工具。

Dyad是一款强大的应用构建工具，采用开源技术，用户可以自由定制和构建AI应用。其主要优点包括灵活性高、功能强大、支持本地开发和定制化。

高效全球分布式AI模型训练框架

PrimeIntellect-ai/prime是一个用于在互联网上高效、全球分布式训练AI模型的框架。它通过技术创新，实现了跨地域的AI模型训练，提高了计算资源的利用率，降低了训练成本，对于需要大规模计算资源的AI研究和应用开发具有重要意义。

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。

语言模型自我奖励训练

本产品是一种自奖励语言模型，通过 LLM 作为裁判，使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练，模型不仅可以提高遵循指令的能力，还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning，本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统，包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究，但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。

减少计算并提高模型准确性，轻松高效地构建您的 AI 模型

CentML 是一个高效、节约成本的 AI 模型训练和部署平台。通过使用 CentML，您可以提升 GPU 效率、降低延迟、提高吞吐量，实现计算的高性价比和强大性能。

新模型，多种型号，AI驱动合成数据训练

WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型，包含三种型号：8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统，通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法，优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应，提供多样化的对话能力，适用于多种编程和开发场景。