产品库

通过AI和动手实验学习编程

LabEx是一个结合AI技术和动手实验室的教育平台，专注于提供Linux、Python、Docker、Kubernetes、机器学习等技术的实战学习体验。通过互动式的学习环境和结构化的技能树，用户可以逐步掌握技术技能，并在完成技能树后参与真实世界项目，巩固所学知识。LabEx还拥有AI助手Labby，为用户提供实时的编程帮助和答疑。此外，LabEx承诺每完成一个技能树，就会种植一棵真实的树，让学习之旅也能为地球做出贡献。

将数据和AI算法快速转化为生产就绪的Web应用

Taipy是一个开源的Python库，用于简化端到端应用开发，提供假设分析、智能管道执行、内置调度和部署工具。它允许数据科学家和机器学习工程师构建全栈应用，无需学习新的语言或全栈框架，专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。

生成AI风险识别自动化框架

PyRIT是由Azure开发的Python风险识别工具，旨在帮助安全专业人员和机器学习工程师主动发现其生成AI系统中的风险。该工具自动化了AI红队任务，使操作者能够专注于更复杂和耗时的任务，同时能够识别安全和隐私危害。

出色的数据科学工具

MLJAR提供出色的数据科学工具和学习材料，帮助用户理解和利用他们的数据。产品功能包括自动化机器学习、将笔记本转换为交互式网络应用、使用LLMs生成Python图表、构建自己的SaaS以及服务器和网站监控。MLJAR的优势在于提供XAI能力、公平的机器学习、模型解释、公平度指标、以及快速检测异常并及时通知。定价方面，MLJAR提供了多种产品比较和决策树、随机森林、Xgboost、LightGBM、CatBoost等算法的比较。定位于数据科学工具领域。

将AI引入您最喜爱的数据库！

SuperDuperDB是一个可以将AI直接集成和训练到您喜欢的数据库的工具。只需使用Python，无需复杂的MLOps流程和专门的向量数据库。它允许您在数据库中进行实时推断和模型训练，将现有数据库转化为完全功能的向量数据库，并能与各种机器学习框架和AI API无缝集成。请访问官方网站了解更多信息。

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。

数据科学与机器学习云平台

Saturn Cloud是一个解决数据科学和机器学习所需复杂基础设施管理和扩展的云平台。它提供了使用R和Python进行数据科学的环境，支持GPU、Dask集群等功能。Saturn Cloud可以帮助数据科学家、数据科学领导者和软件工程师简化开发、部署和数据处理的流程。该产品提供不同的功能和定价计划以满足各种需求。

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。

AI助手，加速编程学习

WisBot是一个在Jupyter Notebook中与数据交互的AI助手。它可以识别当前的Notebook，理解所有的代码和数据，并执行从探索性数据分析到高级机器学习建模的任务。WisBot可以回答有关代码和数据的任何问题，执行代码并自动化任务。通过WisBot，您可以在Jupyter Notebook中学习Python和数据科学，并获得个人助手的支持。注册并解锁免费试用。

LLM的评估和单元测试框架

DeepEval提供了不同方面的度量来评估LLM对问题的回答,以确保答案是相关的、一致的、无偏见的、非有毒的。这些可以很好地与CI/CD管道集成在一起,允许机器学习工程师快速评估并检查他们改进LLM应用程序时,LLM应用程序的性能是否良好。DeepEval提供了一种Python友好的离线评估方法,确保您的管道准备好投入生产。它就像是“针对您的管道的Pytest”,使生产和评估管道的过程与通过所有测试一样简单直接。

在浏览器中编写和执行代码

Colaboratory(简称Colab)是谷歌研究团队推出的一个在线编程平台,用户可以在浏览器中编写和执行Python代码,并利用谷歌云端的免费GPU/TPU资源加速运行。Colab提供代码编辑器、交互执行、可视化结果等功能,可以插入文本、公式、图像,是进行数据分析、机器学习等工作的好助手。主要优势有:无需配置,免费使用GPU,方便分享等。适用于学生、数据科学家、AI研究人员等编写Python代码。

AI在线课程平台，学习任何技能，实现职业目标

Unschooler.me是由GPT-4驱动的AI在线课程平台，提供带有YouTube视频的在线课程。学习者可以通过逐步教程学习任何技能，创造项目并实现自己的职业目标。用户可以创建个性化的课程计划，并与学生共享。平台上有各种课程可供选择，涵盖人工智能、机器学习、Python编程、计算机科学、Git等多个领域。Unschooler.me旨在帮助用户通过学习和教育来提升自己的职业发展。

统一高效的RAG检索微调和推理框架

RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架，支持多种RAG Reranker模型的推理，包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库，使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型，简化了排序模型的使用和部署。

一个实验性的UI，用于将文本转换为知识图谱。

prettygraph是一个基于Python的Web应用程序，由@yoheinakajima开发，展示了一种新的UI模式，用于将文本输入动态地转换为知识图谱。该项目是一个快速原型，旨在提供一种简单的UI想法，通过实时更新UI中的文本高亮来生成知识图谱。

使用ollama Python客户端与ComfyUI工作流集成的大型语言模型（LLM）

ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点，它使用ollama Python客户端，允许用户轻松地将大型语言模型（LLM）集成到他们的工作流程中，或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力，使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM，以及使用精细调整参数进行LLM查询，同时保持生成链的上下文。

基于AI的Python网络爬虫库，自动化提取网页信息。

ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。

使用大型语言模型（LLMs）进行数据清洗和整理的Python库。

databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。

通过自然语言生成SQL查询，简化数据库交互。

Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架，用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型，将自然语言问题转换为SQL查询，从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力，并且支持任何SQL数据库。

深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。

FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。

一个非官方的Suno AI客户端，支持音乐生成和获取音乐信息。

Suno API是一个基于Python和Streamlit的非官方Suno AI客户端，目前支持音乐生成和获取音乐信息等功能。它具有内置的维护和激活功能，无需担心令牌过期问题。用户可以设置多个账户信息以供保存和使用。此外，它还支持多语言，如中文、英文、韩语、日语等。

自动生成Python、Java、TypeScript、JavaScript、Kotlin的人工智能文档/注释，支持GitHub、GitLab、Bitbucket。

Snorkell.ai是一个自动化生成文档的工具，它可以在每次合并拉取请求时自动生成和更新GitHub项目的文档，确保文档始终与代码库保持一致。它支持Python、Java、TypeScript、JavaScript和Kotlin等编程语言，生成人类可读且易理解的文档。

SpleeterGUI 是一款音乐源分离桌面应用程序。

SpleeterGUI 是一个音乐源分离的桌面应用程序，用户无需安装 Python 或 Spleeter，该应用程序内含预装 Python 版本和 Spleeter。通过分离音轨，用户可以从音乐中提取出不同的声音源，提供了更灵活的音频处理能力。

基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。

MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。支持文档上传、自动爬取在线文档，智能问答交互体验好。支持快速嵌入到第三方业务系统。技术栈包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。

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。

在线学习数据科学和 AI

DataCamp 是一个在线学习平台，提供数据科学、AI 及相关领域的课程。它提供动手实践的学习体验，包括交互式练习和短视频，涵盖了广泛的话题，包括 Python、R、SQL、ChatGPT、Power BI 等。DataCamp 还提供数据科学职业发展的认证和资源。

Gemini API的指南和示例集合

Gemini API Cookbook是一个包含Gemini API使用指南和示例的集合，旨在帮助开发者快速上手并使用Gemini API。这些示例大多数是用Python编写的Colab Notebooks，可以直接在Google Colab中打开或下载到本地环境中运行。

展示使用Claude的有趣和有效方法的集合

Anthropic Cookbook提供代码和指南，旨在帮助开发者使用Claude构建项目，提供可复制的代码片段，易于集成到您自己的项目中。这些示例主要用Python编写，但概念可以适应任何支持与Anthropic API交互的编程语言。

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。

Layer Diffusion自定义节点实现

ComfyUI-layerdiffusion是一个GitHub项目，提供了Layer Diffusion模型的自定义节点实现。该项目允许用户通过Python依赖安装，并且目前仅支持SDXL模型。项目的目标是为ComfyUI用户提供Layer Diffusion模型的便捷集成。

无限画布电子表格+人工智能

Quadratic是一个在浏览器中运行的无限画布电子表格，集成了人工智能、Python和SQL。它可以帮助用户进行数据分析、处理和可视化，提供了强大的数据处理功能和智能建议。同时，Quadratic还提供了丰富的Python和SQL编程能力，让用户可以在表格中使用自定义的Python脚本和SQL查询进行数据处理。Quadratic定位于提供一个高效、灵活和智能的数据处理工具。