产品库

端到端开源机器学习平台

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下，开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

AI可观测性和机器学习监控平台

Evidently AI是一个开源的Python库，用于监控机器学习模型，支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控，拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标，是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。

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。

一个开源AI模型微调与变现平台，助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。

Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台，为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具，使他们能够轻松地对AI模型进行微调，并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能，用户可以快速创建或上传数据集，微调模型设置，并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明，它旨在推动开源AI技术的发展，并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示，但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。

机器学习工程能力的AI代理评估基准

MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试，旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛，形成了一套多样化的挑战性任务，测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据，为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现，发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外，还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源，以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。

开源分布式深度学习工具

The Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤，支持常见的模型类型，并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统，可以作为Python、C或C++程序的库使用，也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。

无代码机器学习平台

NextBrain AI是一款无代码机器学习平台，让任何人都能轻松训练机器学习模型并将数据转化为有价值的见解，指导决策。它提供简单有效的分析和宝贵的洞察力，无需编程知识。同时支持Google Sheets插件和Web应用，选择适合您的方式开始训练机器学习模型吧！

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。

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。

机器学习加速 API

DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。

开源数据标注工具，提升机器学习模型性能。

LabelU是一个开源的数据标注工具，适用于需要对图像、视频、音频等数据进行高效标注的场景，以提升机器学习模型的性能和质量。它支持多种标注类型，包括标签分类、文本描述、拉框等，满足不同场景的标注需求。

开源机器人模拟平台，用于生成无限机器人数据和泛化AI。

ManiSkill是一个领先的开源平台，专注于机器人模拟、无限机器人数据生成和泛化机器人AI。由HillBot.ai领导，该平台支持通过状态和/或视觉输入快速训练机器人，与其它平台相比，ManiSkill/SAPIEN实现了10-100倍的视觉数据收集速度。它支持在GPU上并行模拟和渲染RGB-D，速度高达30,000+FPS。ManiSkill提供了40多种技能/任务和2000多个对象的预构建任务，拥有数百万帧的演示和密集的奖励函数，用户无需自己收集资产或设计任务，可以专注于算法开发。此外，它还支持在每个并行环境中同时模拟不同的对象和关节，训练泛化机器人策略/AI的时间从天缩短到分钟。ManiSkill易于使用，可以通过pip安装，并提供简单灵活的GUI以及所有功能的广泛文档。

用于强化学习的Unitree机器人平台

Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台，支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境，允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展，特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的，可以免费使用，主要面向科研人员和机器人爱好者。

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。

开源AI模型，可微调、蒸馏、部署。

Llama 3.2是一系列大型语言模型（LLMs），预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型，以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行，支持多种编程语言，并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。

Python机器学习库

scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用，采用BSD许可证。

AI、机器学习和数据科学工作的最佳选择

Best AI Jobs是＃1人工智能工作板，拥有2000多个工作职位，包括人工智能软件工程师、AI开发人员、机器学习工程师等。在AI领域找到一份工作，加入未来！

在Cloudflare全球网络运行机器学习模型

Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用，这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源，使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性，同时支持免费和付费计划。

开源的先进文本嵌入模型

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

玩乐机器学习，成为钢琴大师！

Piano Genie是一个基于机器学习的钢琴模拟器。使用键盘上的数字键或触摸屏上的彩色块来演奏钢琴。按下空格键控制延音踏板。你越像真正的钢琴家一样弹奏，旋律（和你自己）就会越好听。Piano Genie使用magenta.js构建。

提高大学生自学效率和质量的智能学习助手

夸克App推出的AI学习助手基于自研大模型，通过智能化的解题思路和讲解方式，提升大学生自学效率和质量。采用夸克宝宝的虚拟形象进行题目讲解，提供“考点分析”“详解步骤”“答案总结”等详细内容。并通过夸克网盘实现学习资料备份和使用，以及夸克扫描王提取核心复习内容。覆盖英语等学科的选择题、填空题、阅读题等常考题型，后续将加入数学等学科。

提供AI和机器学习课程

Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

开源AI搜索引擎，提供网络搜索能力。

OpenPerPlex是一个开源AI搜索引擎，利用尖端技术提供网络搜索功能。它结合了语义分块、结果重排、谷歌搜索集成以及Groq作为推理引擎等技术，支持Llama 3 70B模型，以提高搜索的准确性和效率。

全栈开源机器人

智元灵犀X1是一款开源人形机器人，具有29个关节和2个夹爪，支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码，使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术，具有高度的灵活性和可扩展性，适用于教育、研究和商业开发等多种场景。

无需编程，一站式机器学习平台

Xero.AI是一个一站式的机器学习平台，无需编程，让任何人都能够利用人工智能的力量。它提供了端到端的无代码机器学习解决方案，包括数据探索、数据转换、机器学习模型训练/测试等功能。Xero.AI由Xeros ARtificial Analyst（XARA）驱动，它是一个AI驱动的机器学习工程师，可以处理所有的数据科学和机器学习需求。定价方案请访问官方网站了解更多信息。

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。

AI社区共建未来,开源开放科学推进AI民主化

Hugging Face是一个AI社区平台,致力于通过开源和开放科学的方式来推进人工智能的发展和民主化。它为机器学习社区提供了协作模型、数据集和应用程序的环境。主要优势包括:1)协作平台,可无限托管和共享模型、数据集和应用程序。2)开源堆栈,加速ML开发流程。3)支持多模态(文本、图像、视频、音频、3D等)。4)建立ML作品集,在全球分享你的作品。5)付费计算和企业解决方案,提供优化的推理端点、GPU支持等。

苹果芯片高效灵活机器学习

MLX是一种类似NumPy的数组框架，专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计，由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似，但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API，紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括：可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是，MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中，可以在任何受支持的设备类型（CPU、GPU等）上执行操作，而无需执行数据复制。

基于《Factorio》游戏的大语言模型测试与学习环境

Factorio Learning Environment（FLE）是基于《Factorio》游戏构建的新型框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在长期规划、程序合成和资源优化方面的能力。随着LLMs逐渐饱和现有基准测试，FLE提供了新的开放式评估方式。它的重要性在于能让研究人员更全面、深入地了解LLMs的优势与不足。主要优点是提供了开放式且难度呈指数级增长的挑战，拥有结构化任务和开放式任务两种评估协议。该项目由Jack Hopkins等人开发，以开源形式发布，免费使用，定位是推动AI研究人员对复杂、开放式领域中智能体能力的研究。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。