lightly

简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

Lightly 自监督学习计算机视觉多模型支持 PyTorch Github 开源项目

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

文档

LibFewShot - 优化少样本学习研究的开源项目

GithubLibFewShotMeta学习方法少样本学习度量学习方法开源项目非情景方法

LibFewShot是一款面向少样本学习研究的开源项目，支持多种经典和元学习方法。项目提供快速安装指南和详细教程，支持的数据集包括Caltech-UCSD Birds、Stanford Cars等，并提供下载多种预训练模型和配置文件。LibFewShot还鼓励代码贡献，遵循PEP 8编码风格。项目采用MIT许可证，仅限学术研究使用。

Openlayer - 机器学习模型评估与监控的一站式平台

AI工具LLM测试Openlayer开发者工具模型监控版本控制

Openlayer为机器学习模型开发提供全面解决方案。该平台集成了测试、评估和监控功能，尤其针对大型语言模型(LLMs)进行了优化。通过自动化测试、实时监控、版本控制和安全部署，Openlayer助力开发者打造高质量的AI模型。平台特色包括快速上手、类Git版本控制、多渠道通知和SOC 2 Type 2认证，满足AI团队高效开发需求。

lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等

GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测

一款轻量级的C++工具包，支持多种AI模型，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小，仅需OpenCV和ONNXRuntime，兼容GPU和CPU设备，提供300多种C++实现和500多种预训练模型，易于使用和集成。

litellm - 简化管理多个LLM API，兼容多种部署平台

AzureGithubHuggingfaceLLM APIsLiteLLMOpenAI开源项目

使用OpenAI格式调用各大LLM API，如Bedrock、Huggingface、VertexAI等，支持统一输出、重试机制和预算管理。LiteLLM提供易用的代理服务器、企业级服务和丰富的日志功能，确保性能稳定可靠。支持异步和流式响应，适配众多LLM平台，为开发者提供高效便捷的集成方案。

ludwig - 高效可扩展的低代码深度学习框架

AI模型GithubLudwig多模态学习开源项目深度学习热门自定义模型

Ludwig是一个低代码深度学习框架，用于构建定制的人工智能模型，如LLMs和其他深度神经网络。它支持多任务和多模态学习，优化了批量大小选择，分布式训练和模型微调，确保高效处理大规模数据集。Ludwig的模块化设计允许用户轻松实验不同的模型架构，支持超参数优化和丰富的度量可视化，适用于生产环境，并整合了Docker和Ray等工具，支持模型导出到Torchscript和Triton，一键上传至HuggingFace。

leptonai - 优化Python框架，轻松构建AI服务

AI服务GithubHuggingFaceLepton AIPython库开源项目模型部署

LeptonAI框架提供了一种Pythonic抽象方式，将研究和建模代码快速转化为AI服务。支持启动包括Llama、SDXL、Whisper等常见模型，具备自动批处理和后台作业等AI优化功能。用户可以通过Python客户端轻松调度服务，也能快速在云环境中部署。开发者可参考丰富的文档和示例库，灵活定制Photon类和Handler函数。

tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用

GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API

TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

Firefly - 开源大模型训练平台

FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练

Firefly作为一个开源大模型训练工具，提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术，并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5，特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集，还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性，并与Unsloth合作，进一步优化了训练效率和显存使用。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

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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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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