bumblebee

预训练神经网络模型与Hugging Face集成，简化机器学习任务

Bumblebee提供基于Axon的预训练神经网络模型，并集成Hugging Face模型，使机器学习任务变得简单。用户可通过Livebook和Phoenix轻松部署模型，支持CPU和GPU加速。其可加载和配置多种模型，在端到端的机器学习流水线中使用。官方文档和示例代码帮助用户深入了解Bumblebee的强大功能和实际应用。

BumblebeeAxonHuggingFaceNeural NetworkElixirGithub开源项目

Bumblebee 项目介绍

Bumblebee 是一个基于 Axon 的项目，用于提供预训练的神经网络模型。它与 Hugging Face 的模型进行了集成，因此用户可以通过简单的代码下载并执行机器学习任务。

快速开始

使用 Bumblebee 的最佳方式是通过 Livebook。用户可以通过 Livebook 的智能单元，简单几步点击就可以执行不同的神经网络任务，并可以根据需要调整代码和部署。此外，Bumblebee 还在 Phoenix (+ LiveView) 应用中提供了单文件的神经网络运行示例。

安装步骤

要开始使用 Bumblebee，用户需要先在 mix.exs 文件中添加 Bumblebee 和 EXLA 作为项目依赖。虽然 EXLA 是可选的，但它能帮助用户在 CPU/GPU 上即时编译并运行模型。

在 config/config.exs 文件里，默认配置 Nx 使用 EXLA 后端。为了使用 GPU，用户需要相应设置 XLA_TARGET 环境变量。

在笔记本和脚本中，使用 Mix.install/2 来安装和配置依赖项。

使用示例

Bumblebee 提供简单的接口来执行模型加载和处理任务，例如加载 BERT 模型并执行文本填充任务。在示例代码中，用户可以看到如何加载并使用模型来预测文本中被掩盖单词的可能性。

HuggingFace Hub 集成

HuggingFace Hub 是一个平台，托管着大量的模型、数据集和演示应用程序。Bumblebee 能够从 Hub 中导入这些模型，从而为 Elixir 环境下的 Transformer 提供支持。

模型和文件支持

在 Transformers 格式的仓库中，常见的文件包括用于模型配置的 config.json 文件，以及包含模型参数的 PyTorch 文件。Bumblebee 支持从这些文件中导入模型，但需要确保模型类型在 Bumblebee 中已被实现。

分词器支持

Bumblebee 依赖于 Rust 实现的快速分词器，并需要 tokenizer.json 文件。有些模型只提供慢速分词器配置，对于这种情况，用户可以通过工具将其转换为快速分词器配置。

授权许可

Bumblebee 遵循 Apache 2.0 开放源码许可证，用户需遵循许可的条款进行使用。

通过简单易用的接口和丰富的集成，Bumblebee 可以让机器学习开发者快速上手并高效地进行模型实验和部署。

编辑推荐精选

Manus

全面超越基准的 AI Agent助手

Manus 是一款通用人工智能代理平台，能够将您的创意和想法迅速转化为实际成果。无论是定制旅行规划、深入的数据分析，还是教育支持与商业决策，Manus 都能高效整合信息，提供精准解决方案。它以直观的交互体验和领先的技术，为用户开启了一个智慧驱动、轻松高效的新时代，让每个灵感都能得到完美落地。

飞书知识问答

飞书官方推出的AI知识库上传word pdf即可部署AI私有知识库

基于DeepSeek R1大模型构建的知识管理系统，支持PDF、Word、PPT等常见文档格式解析，实现云端与本地数据的双向同步。系统具备实时网络检索能力，可自动关联外部信息源，通过语义理解技术处理结构化与非结构化数据。免费版本提供基础知识库搭建功能，适用于企业文档管理和个人学习资料整理场景。

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境（IDE），通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae，团队能够更快速、精确地编写和部署代码，从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能，是提升开发效率的理想工具。

TraeAI IDE协作生产力转型热门AI工具

酷表ChatExcel

大模型驱动的Excel数据处理工具

基于大模型交互的表格处理系统，允许用户通过对话方式完成数据整理和可视化分析。系统采用机器学习算法解析用户指令，自动执行排序、公式计算和数据透视等操作，支持多种文件格式导入导出。数据处理响应速度保持在0.8秒以内，支持超过100万行数据的即时分析。

使用教程AI工具酷表ChatExcelAI智能客服AI营销产品

DeepEP

DeepSeek开源的专家并行通信优化框架

DeepEP是一个专为大规模分布式计算设计的通信库，重点解决专家并行模式中的通信瓶颈问题。其核心架构采用分层拓扑感知技术，能够自动识别节点间物理连接关系，优化数据传输路径。通过实现动态路由选择与负载均衡机制，系统在千卡级计算集群中维持稳定的低延迟特性，同时兼容主流深度学习框架的通信接口。

DeepSeek

全球领先开源大模型，高效智能助手

DeepSeek是一家幻方量化创办的专注于通用人工智能的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1是开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。

KnowS

AI医学搜索引擎整合4000万+实时更新的全球医学文献

医学领域专用搜索引擎整合4000万+实时更新的全球医学文献，通过自主研发AI模型实现精准知识检索。系统每日更新指南、中英文文献及会议资料，搜索准确率较传统工具提升80%，同时将大模型幻觉率控制在8%以下。支持临床建议生成、文献深度解析、学术报告制作等全流程科研辅助，典型用户反馈显示每周可节省医疗工作者70%时间。

Windsurf Wave 3

Windsurf Editor推出第三次重大更新Wave 3

新增模型上下文协议支持与智能编辑功能。本次更新包含五项核心改进：支持接入MCP协议扩展工具生态，Tab键智能跳转提升编码效率，Turbo模式实现自动化终端操作，图片拖拽功能优化多模态交互，以及面向付费用户的个性化图标定制。系统同步集成DeepSeek、Gemini等新模型，并通过信用点数机制实现差异化的资源调配。

AI IDE