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。

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。

Ray是开源框架，可管理、执行和优化计算需求，统一AI工作负载。

Ray是一个开源框架，由Anyscale开发，旨在管理、执行和优化计算需求，统一AI工作负载。它是Python原生的，为开发者构建，可支持任何AI或ML工作负载，能处理各种数据类型和模型架构，使用异构GPU和CPU进行细粒度独立扩展，充分利用每个加速器，从笔记本电脑扩展到数千个GPU。Ray的重要性在于解决AI复杂性问题，帮助团队提高生产效率，降低成本。其优点包括支持多种工作负载、可扩展性强、易于使用等。Ray提供免费试用，定位是为AI和ML开发者及企业提供强大的计算引擎。

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。

微信机器人框架，可定制、强大、快速、开源。

WechatFerry是一个微信机器人框架，旨在为用户提供一站式的微信操作解决方案。它通过集成WCF SDK客户端，支持消息监听、消息发送及群聊操作等功能。同时，它还提供了Agent库，帮助用户轻松实现历史消息处理、数据库操作和复杂业务逻辑。此外，WechatFerry还提供了与Wechaty兼容的免费PC Hook协议，以及Nuxt框架的集成工具包，使得开发者可以快速构建和调试微信机器人应用。

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。

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。

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。

开源框架，加速大型视频扩散模型

FastVideo是一个开源框架，旨在加速大型视频扩散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi两种一致性蒸馏视频扩散模型，实现了8倍推理速度提升。FastVideo基于PCM（Phased-Consistency-Model）提供了首个开放的视频DiT蒸馏配方，支持对最先进的开放视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理，包括Mochi和Hunyuan。此外，FastVideo还支持使用FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练，以及使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调。FastVideo的开发正在进行中，技术高度实验性，未来计划包括增加更多蒸馏方法、支持更多模型以及代码更新。

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。

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。

开源框架，用于构建语音和多模态对话AI。

Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。

开源的 RAG 框架

Embedchain 是一个开源的 RAG 框架，旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则，既适用于软件工程师，也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程，提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块，生成相关的嵌入，并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API，它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行定制。

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。

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AI编码代理框架，重写Claude Code架构，多代理编排、工具调用

Claw Code是一个开源的AI编码代理框架，它是对Claude Code架构的全新Python和Rust重写。该项目起源于2026年3月31日Claude Code源代码泄露事件，开发者Sigrid Jin开始进行无版权代码复制的重写工作。项目具有高模块化结构，Rust代码占比72.9%以实现高性能运行，Python代码占27.1%用于代理编排和大语言模型集成。其主要优点包括多代理编排可并行处理复杂任务、工具调用灵活且有细粒度权限控制、支持多种传输协议的MCP集成、具备高性能的查询引擎和多会话记忆系统等。价格方面，该项目是开源免费的，定位为为开发者提供一个强大、灵活且开源的AI编码辅助解决方案。

易用的大规模语言模型知识编辑框架

EasyEdit 是一个面向大型语言模型（LLMs）的易用知识编辑框架，旨在帮助用户高效、准确地调整预训练模型的特定行为。它提供了统一的编辑器、方法和评估框架，支持多种知识编辑技术，如ROME、MEND等，并提供了丰富的数据集和评估指标，以衡量编辑的可靠性、泛化性、局部性和可移植性。

腾讯开源的大型视频生成模型训练框架

HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架，用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术，成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型，是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色，超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重，HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距，推动视频生成生态系统的活跃发展。

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。

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！

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

开源的MuZero实现，分布式AI框架

MuKoe是一个完全开源的MuZero实现，使用Ray作为分布式编排器在GKE上运行。它提供了Atari游戏的示例，并通过Google Next 2024的演讲提供了代码库的概览。MuKoe支持在CPU和TPU上运行，具有特定的硬件要求，适合需要大规模分布式计算资源的AI研究和开发。

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。

开源框架，支持数据驱动的自适应语言代理。

aiwaves-cn/agents 是一个开源框架，专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架，通过符号学习训练语言代理，灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重，支持多代理系统的优化。

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。

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。

使用语言模型引导任务规范的学习框架

GATE是一种学习框架，通过与用户进行自由形式的基于语言的交互，使用语言模型引导任务规范和推断预期行为。它在电子邮件验证、内容推荐和道德推理三个领域进行了研究。在预注册实验中，我们发现，通过生成开放式问题或合成信息丰富的边界案例等方式，提示GATE执行的语言模型往往比用户编写的提示或标签更具信息量。用户报告称，与提示或示例标记相比，交互式任务引导需要更少的工作量，并提供了用户最初没有预料到的新颖考虑因素。我们的研究结果表明，基于语言模型的引导可以成为将模型与复杂人类偏好和价值观相一致的强大工具。

模块化研究导向的检索增强生成统一框架

RAGLAB是一个模块化、研究导向的开源框架，专注于检索增强生成(RAG)算法。它提供了6种现有RAG算法的复现，以及一个包含10个基准数据集的全面评估系统，支持公平比较不同RAG算法，并便于高效开发新算法、数据集和评估指标。