产品库

深度学习算法与大模型面试指南，持续更新的面试题目集合。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目，专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护，旨在提供最新的面试题目和答案解析，帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目，覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面，是准备深度学习相关职位的宝贵资源。

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。

aiXcoder-7B，百亿级代码大模型

aiXcoder-7B是一个拥有70亿参数的代码大模型，专为企业级软件开发设计。其性能超越340亿参数的Codellama模型，在真实开发场景下表现卓越。支持算法题和多文件复杂代码场景，生成完整代码块、偏好短小代码，提升维护成本、代码质量。开源且可私有化部署。

AI学习与实践社区,助力每个人实现AI梦想

Datawhale是一个AI学习与实践社区,提供系统的AI学习路线、源码级教程以及竞赛实践等资源。旨在帮助每一个愿意学习和探索的人掌握AI技能,共同塑造数据驱动的世界。网站涵盖数据分析、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等丰富的AI领域知识,并且不断更新前沿的AI技术和大模型应用案例。无论是AI小白还是从业人员,都可以在这里找到切合自身需求的优质学习资源。同时还提供竞赛实践机会,锻炼AI项目落地能力。

大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型

Qwen1.5-MoE-A2.7B是一款大规模的MoE(Mixture of Experts)语言模型,仅有27亿个激活参数,但性能可与70亿参数模型相媲美。相比传统大模型,该模型训练成本降低75%,推理速度提高1.74倍。它采用特别的MoE架构设计,包括细粒度专家、新的初始化方法和路由机制等,大幅提升了模型效率。该模型可用于自然语言处理、代码生成等多种任务。

利用大模型，一键生成高清短视频

MoneyPrinterTurbo是一款利用大模型生成高清短视频的工具。主要功能包括自动生成视频文案、素材采集、字幕生成、背景音乐添加等，最终一键合成视频。优势在于全自动化、高效率、无版权素材且高清。适合内容创作者、营销人员、个人博主等人群使用，节省大量时间和精力，提高内容产出效率。该项目属于开源免费使用。

Llama模型、技术和爱好者的家园

Llama Family是一个开源平台，致力于构建开放的Llama模型生态，包含多种大模型和代码模型。具有丰富的功能和优势，提供各种算力获取和模型训练合作方式。价格根据合作方式而定，包括免费和付费选项。主要功能包括模型训练、算力获取、开源生态共建等。适用于各种技术爱好者和开发者。

先进的人工智能大模型系列

智源悟道3.0是智源研究院开发的先进人工智能大模型系列，包括AquilaChat对话模型、AquilaCode文本代码生成大模型以及多种视觉大模型。产品功能涵盖流畅的文本对话、多语言生成任务、文本代码生成、多模态和视觉处理等。其特点包括多样化、高性能、开源、多语言支持和可扩展性。适用于多种芯片架构和深度学习框架，主要面向科研和开发社区，开源免费。

OpenAI接口管理与分发系统

one-api是一个开源的OpenAI接口管理与分发系统。它支持Azure、Anthropic Claude、Google PaLM 2 & Gemini、智谱ChatGLM、百度文心一言、讯飞星火认知、阿里通义千问、360智脑以及腾讯混元等多种大模型。可以用于二次分发管理key,仅单可执行文件,已打包好Docker镜像,一键部署使用。

一站式大模型服务平台

阿里云百炼是一个基于通义系列大模型和开源大模型的一站式大模型服务平台。提供生成式大模型的全流程应用工具和企业大模型的全链路训练工具，支持多种开源大模型接入及适配，开放的插件集成能力和灵活的应用编排能力。

ChatNBX: 能力强大的聊天应用

ChatNBX 是一款下一代聊天界面，结合了类似 ChatGPT 的用户界面和在后台运行的开源大模型。它基于强大的语言模型，可以实现智能的对话交互。ChatNBX 能够广泛应用于不同场景，从日常娱乐到商业问题解答，都能提供高效准确的帮助。它还支持多种功能和定制选项，为用户提供个性化的聊天体验。

个性专属智能体验

AndesGPT 安第斯大模型是 OPPO 发布的个性专属大模型与智能体，基于端云协同架构设计，提供多种不同参数规模的模型规格，支持对话增强、个性专属和端云协同等技术特性。OPPO 将布局大模型前瞻技术，联合中国科技大学成立的智能计算联合实验室，开源智能体框架，支持智能体的高效孵化、托管与应用。

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。

技术全球领跑

Yi是一款全球领先的预训练模型，在多项评测中取得了SOTA国际最佳性能指标表现。它具有轻巧的模型尺寸，超越了大尺寸开源模型，更加友好于开发者社群。零一万物适合个人及研究用途，并且已具备大模型涌现能力，适用于多元场景，满足开源社区的刚性需求。Yi开源模型对学术研究完全开放，并且同步开放免费商用申请。

收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准

Awesome-Domain-LLM是一个收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准的项目。该项目收录了包括医疗、法律、金融、教育等多个领域的开源模型、数据集和评测基准，旨在推动大模型赋能各行各业。用户可以在该项目中找到适合自己领域的模型和数据集，以提高工作效率和质量。

WeLM Playground是一款开源的大型中文语言模型聊天工具

WeLM Playground是基于开源中文语言模型WeLM的在线聊天 Demo,用户可以通过网页与 AI 对话、获取写作帮助。它提供稳定流畅的语言生成,支持自由聊天、话题控制、长篇闲聊、文本续写等功能。作为 Anthropic 公司开源的大模型之一,WeLM Playground 完全免费,代码开源,用户无需注册即可使用。它旨在让普通用户也能安全便捷地体验 LLM 对话带来的便利。

汇聚世界知识，创作妙笔生花

百川大模型是一款融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术的中英双语大模型。它结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型，且在多个权威评测榜单均名列前茅，下载量突破百万。产品定位为提供高质量的语言AI服务，帮助用户轻松、普惠地获取世界知识和专业服务。

提升编码效率，释放软件生产力

百度Comate编程助手是基于文心大模型，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，为你生成更符合实际研发场景的优质代码。它可以帮助你快速理解代码、解答技术问题、智能生成代码块、优化代码、修复错误等。支持多种主流语言和常用IDE。

高质量英文网页数据集

FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据，来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计，旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选，以确保高质量，适用于各种自然语言处理任务。

华为开源自研AI框架

华为开源自研AI框架MindSpore。自动微分、并行加持，一次训练，可多场景部署。支持端边云全场景的深度学习训练推理框架，主要应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域，面向数据科学家、算法工程师等人群。主要具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理、以及图执行引擎等功能特性。借助自动微分，轻松训练神经网络。框架开源，华为培育AI开发生态。

开源自然语言生成模型

OLMo是一个开源的自然语言生成模型,由Allen AI研究所开发,基于Transformer架构,可用于生成高质量的英文文本。它具有生成长度可达4096个token的长文本的能力。OLMo-7B是目前公开的参数量最大的开源英文语言模型之一,拥有69亿参数,在多个英文NLP任务上的表现优于同类模型。它可用于文本生成、任务导向的微调等多种自然语言处理任务。

Lepton是一个开源的语言模型搜索平台

Lepton是一个开源的自然语言处理平台,提供语言理解、生成和推理能力。它采用Transformer模型架构,能够进行多轮对话、问答、文本生成等任务。Lepton具有高效、可扩展的特点,可以在多个领域部署使用。

探索YouTube上最新的机器学习/人工智能课程

ML-YouTube-Courses是一个开源项目,致力于整理和索引YouTube上最新的、最好的机器学习课程。项目包含各种主题的课程,如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,涵盖基础知识和前沿技术。该项目帮助开发者和学习者高效地发现优质的在线教程。

开源文本到图像生成模型

aMUSEd是一个开源平台，提供各种自然语言处理（NLP）模型、数据集和工具。其中包括aMUSEd，一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型（MIM），用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散（latent diffusion），MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外，MIM可以通过仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点，可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。

自动微分、并行加持，一次训练，可多场景部署

昇思MindSpore 是华为开源自研的 AI 框架，支持端边云全场景的深度学习训练推理，应用于计算机视觉、自然语言处理等 AI 领域。具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理和图执行引擎等功能。框架开源，适用于数据科学家和算法工程师。

Mistral是一个开源自然语言处理模型

Mistral是一个小型但强大的开源自然语言处理模型,可适用于多种使用场景。Mistral 7B模型性能优于Llama 2 13B模型,拥有自然的编程能力和8000个序列长度。Mistral采用Apache 2.0许可证发布,易于在任何云端和个人电脑GPU上部署使用。

开源金融大语言模型

FinGPT 是一个开源的金融大语言模型，用于金融领域的自然语言处理。它可以根据金融数据进行轻量级适应，提供金融语言建模的能力。优势是适应性强、数据民主化和支持多种金融应用。定价信息待定。

简化LLM完成和嵌入调用的开源库

LiteLLM是一个开源库，旨在简化LLM完成和嵌入调用。它集成了Azure、Anthropic、OpenAI、Cohere和Replicate等多个平台的API，让你可以使用一个函数轻松调用它们。LiteLLM提供了方便的接口和一致的输出格式，使得使用LLM模型变得更加简单。它可以用于各种场景，如自然语言处理、文本生成、对话系统等。

开源 13B 大规模语言模型

百川 - 13B 是由百川智能开发的开源可商用的大规模语言模型，参数量达到 130 亿，训练数据量达到 1.4 万亿 tokens。该模型支持中英双语，具有高质量的预测和对话能力。模型支持量化部署和 CPU 推理，并在多个基准测试中取得优秀结果。可以广泛应用于自然语言处理领域的任务，如问答系统、对话系统、文本生成等。

开源数据管理与标注平台

Dioptra是一款开源的数据管理与标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选和标注服务。用户可以注册并上传自己的数据，使用Dioptra的数据诊断工具进行模型故障排查和回归测试，并使用其主动学习算法筛选出最有价值的未标注数据。同时，Dioptra提供API接口，方便用户与标注和重新训练流程集成。通过使用Dioptra，用户可以提高模型在难案例上的准确率，缩短训练周期，并降低标注成本。