需求人群:
"目标受众为机器学习和人工智能领域的开发者和研究人员,他们需要微调大型语言模型以适应特定的应用场景或领域。"
使用场景示例:
微调Llama模型以进行领域特定的问答系统
使用Llama模型在云端进行文本摘要任务
本地部署Llama模型以实现个性化推荐系统
产品特色:
提供微调Meta Llama模型的示例脚本和笔记本
支持在本地、云和本地部署环境中运行Meta Llama
支持Meta Llama 2和3模型
包含新的提示模板和特殊标记
提供模型转换到Hugging Face的指南
组织代码以便于使用和贡献
使用教程:
克隆llama-recipes仓库到本地
安装必要的依赖项,包括PyTorch Nightlies
根据需要安装可选的依赖包
从Hugging Face hub获取Meta Llama模型
按照指南将模型转换为Hugging Face格式
运行示例脚本以开始微调或部署模型
贡献代码或改进仓库
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低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。
create-tsi是一个生成性AI RAG(Retrieval-Augmented Generation)工具包,用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型(LLMs),简化了AI应用程序的创建过程,使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。
用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合
llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库,旨在提供一个可扩展的库,用于微调Meta Llama模型,并提供一些示例脚本和笔记本,以便快速开始使用模型在各种用例中,包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。
为初学者设计的AI Python编程课程
AI Python for Beginners 是由 DeepLearning.AI 提供的在线课程,由全球知名的 AI 领导者 Andrew Ng 亲自授课。课程旨在帮助初学者学习 Python 编程基础,并教授如何将 AI 工具集成到数据操作、分析和可视化中。通过这个课程,学习者可以发现 Python 在商业、市场营销和新闻等领域的应用,解决实际问题并提高效率。课程通过 AI 助手辅助学习,提供即时反馈,解答问题,快速识别并解决编程中的错误,确保学习者在编码过程中得到有效支持。
利用AI自动生成Git提交信息的插件
AI Git Commit是一个专为JetBrains IDEs设计的插件,它通过人工智能技术自动根据代码变更生成Git提交信息。这个插件的主要优点在于节省开发者编写提交信息的时间,提高工作效率,并且确保提交信息的一致性和准确性。产品背景信息显示,它兼容多种JetBrains IDEs,如IntelliJ IDEA和Android Studio,并且支持多种语言的提交信息生成。插件的定位是为开发者提供一个更加便捷和智能的代码提交体验。
使用Dream Machine API生成视频的Python脚本。
Dream Machine API是一个Python脚本,使用Dream Machine API来生成视频,并异步检查视频生成状态,输出最新生成的视频链接。它需要Python 3.7+环境和requests、aiohttp库支持。用户需要登录LumaAI的Dream Machine网站获取access_token以使用该脚本。
Google Cloud机器学习工程师学习路径
Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验,旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验,掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后,学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证,为职业发展打下坚实基础。
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。
Vanna: 用AI快速生成SQL的Python包
Vanna.AI是一个基于Python的AI SQL助手,能够帮助您快速生成SQL查询语句。它支持Snowflake、BigQuery、Athena、Postgres等多种数据库,可以帮助您简化SQL的创建流程。您只需提供数据库的架构信息,Vanna会根据您的需求自动生成相应的SQL代码。Vanna具有高精度和安全性,您的数据库内容永远不会发送到Vanna的服务器。
自动翻译漫画的桌面应用
Comic Translate 是一个桌面应用程序,旨在自动翻译各种格式的漫画,包括BD、Manga、Manhwa、Fumetti等,支持多种语言。它利用了GPT-4的强大翻译能力,特别适用于翻译那些其他翻译器难以准确翻译的语言对,如韩语、日语到英语的翻译。该应用支持多种文件格式,如图像、PDF、Epub、cbr、cbz等,为用户提供了一种便捷的方式来享受不同语言的漫画内容。
AI-powered Learning
Mindsmith是一个使用生成式人工智能的课程创作工具,可以轻松(且极快地)创建和分享学习内容,从而加快您的在线学习开发进程。它可以根据您的品牌将文档转化为符合您需求的学习内容,并与AI助手一起在开发过程的每个步骤中进行合作。借助强大的云能力,您可以提高团队的效率和协作能力,并且可以在实时中与队友一起工作。
无缝使用机器学习优化网页
Loyae是一个直观的API和Web应用程序,通过自然语言处理(NLP)释放现代网站优化的力量。它能够无缝生成网站的元数据,以及提供其他功能如诊断工具、AI生成的元标签和图像的ALT文本等。Loyae集成到你的CMS中,帮助你提升网站的搜索性能、可用性和可访问性。
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。
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。
AI时光机:使用这个功能可以创建令人惊叹的AI头像,将自己的形象置于不同的历史时代中。
AI时光机是MyHeritage的一个功能,它允许用户使用AI技术将自己的照片转换成不同历史时代的形象。通过上传照片,AI时光机会将您的面部特征与历史照片的风格相匹配,生成令人惊叹的AI头像。您可以看到自己在维多利亚时代、1920年代或其他历史时代的模样。AI时光机提供了一个有趣的方式来体验历史,并将您的形象与过去连接起来。
Python中创建精美表格的库
Great Tables是一个Python库,用于创建美观且功能丰富的表格。它支持Pandas或Polars DataFrame作为数据源,提供了多种格式化选项和自定义功能,非常适合数据分析和报告生成。该库由Rich Iannone和Michael Chow主要维护,采用MIT许可证,强调简洁而强大的设计哲学。
快速高效的非结构化数据提取工具
Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具,提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型(如PDF、Word、HTML等)中提取内容和元数据,并且性能优异,内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用,支持多种文件格式,并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术,使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途,适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。
基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。
SunoAPI 是一个基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。它支持生成歌曲、歌词等功能,并带有内置的令牌维护和保持活跃功能,让您无需担心令牌过期。SunoAPI 采用全异步设计,运行速度快,适合后续扩展。用户可以轻松使用 API 生成各种音乐内容。
低代码的python机器学习库
PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。
AI数字学习:塑造非技术IT职业的AI重点
AI数字学习是一个以AI为重点的非技术IT职业培训平台。通过提供实践项目、实时指导和职业发展支持,帮助学员获得实战经验、专业技能和就业机会。我们提供专家指导、真实项目、实践技能、就业培训和职业发展等丰富内容,帮助学员在IT行业中塑造非技术IT职业。
释放AI视频创造的力量,轻松生成惊人视频
Dream Machine是由Luma Labs开发的一款先进的人工智能模型,旨在快速从文本和图片生成高质量的、逼真的视频。这个高度可扩展且高效的变换模型直接在视频上训练,使其能够产生物理上准确、一致且充满事件的镜头。Dream Machine AI是朝着创建通用想象力引擎迈出的重要一步,使每个人都能轻松访问。它可以生成带有平滑动作、电影质量和戏剧元素的5秒视频片段,将静态快照转化为动态故事。该模型理解物理世界中人与人之间、动物和物体之间的互动,允许创建具有极佳角色一致性和准确物理的视频。此外,Dream Machine AI支持广泛的流畅、电影化和自然主义的摄像机运动,与场景的情感和内容相匹配。
Semantic Kernel的OpenAPI插件,支持.NET和Python。
Semantic Kernel OpenAPI插件是一个为Semantic Kernel设计的插件,它允许开发者轻松地将现有的API集成为插件,增强AI代理的能力,使其在实际应用中更加多样化。这个插件的发布标志着开发者可以利用现有的API功能,将其转化为AI解决方案中的插件,简化流程,提升开发效率。
Mac上的简单助手,使用llama-cpp-python。
LLaMA Assistant for Mac是一个基于llama-cpp-python库开发的桌面客户端,旨在通过预定义需求为用户提供帮助。它采用了大量来自其他项目的代码,但用llama-cpp-python替代了ollama部分,以实现更符合Python编程风格的解决方案。
下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
代码生成任务的新型模型,测试准确率高于GPT-4 Turbo。
AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型,其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo(2024年4月)和GPT-4o。与之前的开源模型相比,AutoCoder提供了一个新功能:它可以自动安装所需的包,并在用户希望执行代码时尝试运行代码,直到确定没有问题。
AI模型写作摘要
CHATGPT AI是一款基于AI和Python模型的写作摘要工具。它可以根据输入的Arxiv论文链接和选择的AI/Python模型,生成相应的摘要。CHATGPT AI提供高质量的自动摘要服务,帮助用户快速了解论文内容。
Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。
一个用于Lumina模型的Python包装器
ComfyUI-LuminaWrapper是一个开源的Python包装器,用于简化Lumina模型的加载和使用。它支持自定义节点和工作流,使得开发者能够更便捷地集成Lumina模型到自己的项目中。该插件主要面向希望在Python环境中使用Lumina模型进行深度学习或机器学习的开发者。
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