产品库

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。

Apple官方机器学习模型训练框架

Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。

易用、灵活、高效的开源大模型应用开发框架。

Agently是一个开源的大模型应用开发框架，旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型的AI agent原生应用。它通过提供一系列工具和接口，简化了与大型语言模型的交互过程，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。Agently框架支持多种模型，易于安装和配置，具有高度的灵活性和扩展性。

无需编码的机器学习工具

Liner.ai是一款免费的工具，让您可以在几分钟内构建和部署机器学习应用程序，无需编码或机器学习专业知识。它使用您的训练数据，并提供一个易于集成的机器学习模型。

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。

轻松创建你自己的机器学习模型

Teachable Machine是一个基于网页的工具,使用户可以快速轻松地创建机器学习模型,无需专业知识或编码能力。用户只需收集并整理样本数据,Teachable Machine将自动训练模型,然后用户可以测试模型准确性,最后将模型导出使用。

MagicaLCore是一款能够在iPad上进行机器学习工作的应用。

MagicaLCore是一款能够在iPad上进行机器学习工作的应用。用户可以导入、组织、训练和实时测试机器学习模型，直接在设备上开发和实验模型。

发现由社区创造的令人惊叹的机器学习应用

Scepter Studio 是由 modelscope 开发的 Hugging Face Space。它是一个平台，用户可以发现由社区创造的令人惊叹的机器学习应用。Scepter Studio 提供了各种模型和应用程序，用户可以在其中浏览、使用和共享各种机器学习模型。它为用户提供了方便的方式来探索和利用最新的机器学习技术，以解决各种问题。

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。

简化机器学习模型的训练和部署

Sagify是一个命令行工具，可以在几个简单步骤中训练和部署机器学习/深度学习模型在AWS SageMaker上！它消除了配置云实例进行模型训练的痛苦，简化了在云上运行超参数作业的过程，同时不再需要将模型交给软件工程师进行部署。Sagify提供了丰富的功能，包括AWS账户配置、Docker镜像构建、数据上传、模型训练、模型部署等。它适用于各种使用场景，帮助用户快速构建和部署机器学习模型。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。

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。

提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用服务

魔搭社区是一个人工智能模型的开发者社区。它汇聚各领域最先进的机器学习模型,为用户提供模型探索、定制、训练、部署和应用的一站式服务。用户可以便捷地搜索感兴趣的模型,快速上手使用。同时,社区还开源了众多预训练模型,开发者可以基于这些模型进行二次开发。魔搭社区致力于降低AI开发门槛,帮助开发者更便捷地获取、使用AI能力。

聊天机器人开发平台

ChatDev是一个聊天机器人开发平台软件开发平台，可以帮助用户快速构建自己的聊天机器人。ChatDev提供了丰富的功能和工具，包括自然语言处理、多语言支持、API集成等，帮助用户轻松实现聊天机器人的开发。ChatDev的定价灵活，提供免费试用和付费套餐，适合个人和企业用户使用。

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。

通过完全托管的基础设施、工具和工作流程构建、训练和部署机器学习模型

Amazon SageMaker是一个完全托管的机器学习服务,能够帮助开发人员和数据科学家快速且低成本地构建、训练和部署高质量的机器学习模型。它提供了一个完整的开发环境,包含了可视化界面、Jupyter笔记本、自动机器学习、模型训练和部署等功能。用户无需管理任何基础设施,就可以通过SageMaker构建端到端的机器学习解决方案。

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。

统一的深度学习训练框架

AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

百度推出的无代码工具，通过自然语言即可生成应用，让每个人具备程序员能力

秒哒是百度倾力打造的首个无代码工具，旨在让每个人都能通过自然语言实现任意想法，无需编写代码即可构建各种应用。该平台通过对话式开发、多智能体协作和多工具调用等功能，极大地降低了应用开发的门槛，提高了开发效率。秒哒的推出，标志着应用开发进入了一个全新的时代，让创意的实现变得更加简单、快速和高效。秒哒目前处于免费试用阶段，用户可以免费体验其强大的功能，为个人和企业提供高效、低成本的应用开发解决方案。

AI 应用开发平台

Vondy 是一个 AI 应用开发平台，可以帮助用户创建各种应用，从生成食谱到编写代码应有尽有。无论您需要什么，我们都可以满足您的需求。

一个简单易用的语音克隆和语音模型训练工具。

EaseVoice Trainer 是一个后端项目，旨在简化和增强语音合成与转换训练过程。该项目基于 GPT-SoVITS 进行改进，注重用户体验和系统的可维护性。其设计理念不同于原始项目，旨在提供更模块化和定制化的解决方案，适用于从小规模实验到大规模生产的多种场景。该工具可以帮助开发者和研究人员更高效地进行语音合成和转换的研究与开发。

一个用于训练高性能奖励模型的开源数据集。

HelpSteer2是由NVIDIA发布的一个开源数据集，旨在支持训练能够对齐模型以使其更加有帮助、事实正确和连贯，同时在响应的复杂性和冗余度方面具有可调节性。该数据集与Scale AI合作创建，当与Llama 3 70B基础模型一起使用时，在RewardBench上达到了88.8%的表现，是截至2024年6月12日最佳的奖励模型之一。

基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型

Chronos是一系列基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。时间序列通过缩放和量化转换为一系列标记，然后使用交叉熵损失训练语言模型。训练完成后，通过给定历史上下文采样多个未来轨迹，获得概率性预测。Chronos模型已经在大量公开可用的时间序列数据和使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

MotionGPT是一个由社区开发的惊人的机器学习应用

MotionGPT是一个基于Hugging Face Spaces打造的开源机器学习应用社区。用户可以在这里发现许多由社区成员开发的非常酷的机器学习项目和应用。所有项目都是开源的,用户可以查看代码、进行创造性的二次开发。MotionGPT致力于向用户提供一个高质量的机器学习应用和代码资源库,并邀请更多开发者加入这个创造性的社区。

快速训练和微调大型语言模型

Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型（LLMs）训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核，实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU，包括NVIDIA、AMD和Intel，并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案，包括免费版、Pro版和企业版，以满足不同用户的需求。

AI训练入门，超级易用的AI训练平台

训练面板是一个为初学者提供超级易用的AI训练平台。对于高级用户，我们提供可定制的设置。训练面板具有简洁直观的界面，使用户能够轻松地训练自己的AI模型。它支持各种机器学习算法和深度学习框架，包括TensorFlow和PyTorch等。通过训练面板，用户可以通过上传数据集、设置训练参数和监控训练进度来训练和优化自己的AI模型。训练面板还提供模型评估和预测功能，帮助用户评估模型的性能并进行预测。定价灵活，提供免费试用和付费订阅选项。

开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用

MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。

发现由社区开发的惊人 ML 应用

OneScorer 是一个 Hugging Face 的空间，用于发现由社区开发的惊人 ML 应用。它提供了一个平台，让用户能够浏览和使用其他人开发的机器学习应用程序。用户可以在 OneScorer 上找到各种应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的应用程序。OneScorer 还提供了功能丰富的模型和工具，帮助用户在各种任务中实现更好的性能。

扩散世界模型中训练的强化学习代理

DIAMOND（DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams）是一个在扩散世界模型中训练的强化学习代理，用于雅达利游戏中的视觉细节至关重要的世界建模。它通过自回归想象在Atari游戏子集上进行训练，可以快速安装并尝试预先训练的世界模型。