Lean

开源算法交易引擎助力策略开发和部署

LEAN 算法交易开源量化交易 QuantConnect Github 开源项目

Lean Engine是一款开源算法交易引擎，旨在简化策略研究、回测和实盘交易流程。该引擎支持Python和C#编程，集成了主流数据提供商和经纪商接口，便于快速部署交易策略。Lean Engine采用C#核心架构，兼容Linux、Mac和Windows系统，为量化交易提供了高效灵活的技术支持。

文档

ExchangeSharp - 用于与许多加密货币交易所连接的易于使用的 .NET/C# API

APIC#ExchangeSharpGithubWebsockets加密货币开源项目

ExchangeSharp是一个C#框架和控制台应用，支持多种加密货币交易所的API集成，提供易用的代码和API。此框架支持多个平台如Windows、Mac和Linux，并具备强大的CLI命令行界面。开发者可以通过公私REST和Web Socket API进行交易和数据获取。项目鼓励开发者参与代码贡献或捐赠，详情请参阅官方文档和GitHub页面。

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

lmdeploy - 优化LLM推理的量化和部署工具

GithubLMDeploy多模态模型开源项目推理部署量化

LMDeploy是由MMRazor和MMDeploy团队开发的工具包，专注于LLM的压缩、部署和服务。它提供高效的推理性能、有效的量化方法和便捷的分布式服务，显著提升请求吞吐量。支持多种量化方式和多模型服务，兼容性强。最新版本集成了TurboMind和PyTorch推理引擎，支持多种LLMs和VLMs模型，降低开发者的技术门槛。

TinyChatEngine - 面向边缘设备的高效语言模型推理库

AWQGithubLLMSmoothQuantTinyChatEngineVLM开源项目

TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。

leandojo-lean4-retriever-byt5-small - 利用检索增强模型改进定理证明技术

GithubHuggingfaceLeanDojoNeurIPS定理证明开源项目检索增强模型语言模型

LeanDojo项目应用检索增强的语言模型，旨在提升数学与逻辑推理中的自动化水平。通过自然语言处理和机器学习的结合，LeanDojo为定理证明提供了高效创新的解决方案，显著提高了检索精度并加速了复杂问题的求解。目前，该项目正在NeurIPS会议的Datasets and Benchmarks Track中评审，适用于研究人员扩大在数学领域应用机器学习的探索。详情请访问LeanDojo官方网站。

claude-engineer - 集成Claude模型的开源软件开发工具

AI开发助手CLI工具Claude EngineerGithub代码分析开源项目自动化任务

Claude Engineer是一款开源命令行工具，集成Claude 3和3.5模型，支持文件操作、网络搜索、代码分析和执行。它提供交互式界面和自动模式，可进行项目结构创建、代码优化和图像分析。通过虚拟环境确保代码执行安全，旨在提升软件开发效率。

hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程

GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目

本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道，并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码，逐步掌握流程，即使硬件不足，也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。

pipeless - 开源框架，简化计算机视觉应用开发和部署

GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉

Pipeless是一个开源框架，旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务，加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计，支持动态组合处理阶段和多种推理运行时，可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程，Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API

GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型

OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。

AlgoVue - 可视化编辑器助力创建高效算法交易策略

AI工具ChatGPT回测投资组合无代码编辑算法交易

AlgoVue是算法交易的可视化编辑工具，支持技术指标应用、ChatGPT辅助、策略回测和多格式导出。用户可利用技术指标构建If/Then逻辑，创建多样化交易策略。集成ChatGPT-3.5-turbo功能，支持通过文本生成投资组合建议。内置回测系统采用Backtrader.py和Alpaca.markets数据，实现资产配置和性能可视化。拖放式界面便于编写复杂逻辑，支持导出为Python或Pine Script。基于Flutter开发的桌面应用，为用户提供流畅的策略开发和测试体验。其直观界面和强大功能使交易策略开发变得简单高效。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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