产品库

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

深度学习API，简单、灵活、强大

Keras是一个为人类设计的API，遵循最佳实践，简化认知负荷，提供一致而简单的API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数，并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras，您的代码库更小，更易读，更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快，并且更容易在每个平台（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备）上部署。

深度学习天气预测模型

GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型，专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术，能够预测天气变化，提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用，有助于更好地理解和预测天气模式，对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。

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。

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。

高效灵活的大规模模型微调工具包

XTuner是一个为大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调，能够自动调度高性能操作，如FlashAttention和Triton内核，以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容，支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM（如LLaVA），并设计了良好的数据管道，能够适应任何格式的数据集。此外，XTuner支持多种训练算法，包括QLoRA、LoRA和全参数微调，使用户能够选择最适合其需求的解决方案。

从零开始学习深度学习，实现GPT模型

zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习，并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业，社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践，通过解决实际问题（如天气预测、语言翻译等）来深入讲解深度学习的理论基础，如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始，逐步深入到复杂主题，如变换器、GPU编程和分布式训练。

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。

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。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。

深入理解深度学习的原理与应用

《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。

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。

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。

一键部署机器学习模型到生产环境

PoplarML 是一个能够以极低的工程成本部署可扩展的机器学习系统到生产环境的平台。它提供了一键部署的功能，可无缝地将机器学习模型部署到一组GPU上。用户可以通过REST API端点实时调用模型进行推断。PoplarML 支持各种深度学习框架，如Tensorflow、Pytorch和JAX。除此之外，PoplarML 还提供了多项优势，包括高效的实时推断、自动扩展能力以适应流量需求、灵活的部署选项等。定价方面，请访问官方网站获取详细信息。

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。

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。

深度学习、表示学习、细粒度分类

xinsir (qi) 是一个关于深度学习、表示学习和细粒度分类的产品。它提供了强大的功能和技术，具有主要优点和背景信息。该产品具有多个模型可供选择。

图像条件扩散模型的微调工具

diffusion-e2e-ft是一个开源的图像条件扩散模型微调工具，它通过微调预训练的扩散模型来提高特定任务的性能。该工具支持多种模型和任务，如深度估计和法线估计，并提供了详细的使用说明和模型检查点。它在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用，能够显著提升模型在特定任务上的准确性和效率。

统一的深度学习训练框架

AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

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。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

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。

高级API，简化TensorFlow深度学习

TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库，提供了一个高级API，用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API，快速的原型设计功能，全面的TensorFlow透明性，并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

UIED用户体验学习平台是由UIED设计团队创建的专注于AIGC技术领域的学习平台。

UIED用户体验学习平台是由UIED设计团队创建的专注于AIGC技术领域的学习平台。该平台旨在为希望深入了解AIGC和AI技术的设计师提供全面的教程、案例分析和实战项目。通过UIED，设计师可以学习AIGC工具的操作方法、探索AI在设计中的应用案例，并利用这些技术优化设计流程，提升创作质量。

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。

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。

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。

上传数据，获取机器学习模型

Automated Machine Learning as a Service是一个提供自动化机器学习服务的网站。用户可以通过上传数据来获取他们的机器学习模型，该平台为用户提供了便捷的机器学习模型开发和部署流程。该平台还提供了丰富的功能和优势，包括简单易用的界面、自动化的模型训练和优化、灵活的定价策略等。用户可以根据自己的需求选择适合的定价方案，并在不同的场景中应用该机器学习模型。该产品的定位是为广大用户提供高效、便捷、灵活的机器学习解决方案。