mlx-examples

MLX框架多领域应用示例集合

MLX 机器学习深度学习模型示例 Apple Silicon Github 开源项目

MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现，支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用，为机器学习开发者提供了参考资源。

node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具

GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架

node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架，支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例，涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务，使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。

examples - TensorFlow示例与教程，支持学习深度学习

GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料

TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码，适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码，用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献，查看贡献指南了解详细信息。

chat-with-mlx - Apple Silicon Mac本地AI聊天平台支持多种开源大语言模型

Apple SiliconGithubMLX开源模型开源项目机器学习聊天机器人

chat-with-mlx是一个基于Apple MLX框架的本地AI聊天平台，专为Apple Silicon Mac打造。该平台集成了Llama-3、Phi-3、Yi等多种开源大语言模型，注重用户数据隐私保护。项目特点包括简易安装、便捷使用，支持集成HuggingFace和MLX兼容模型。此外，平台还提供文档和YouTube视频处理功能，是一个全面的MLX语言模型聊天界面。

langchain-examples - LangChain框架多功能AI应用示例

GithubLangChainStreamlit应用大语言模型开源项目生成式AI问答生成

该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成，并提供了代码示例和应用演示，帮助用户更好地掌握相关技术。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合

GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目

本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。

machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架

GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程，涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务，方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例，包括Web和桌面应用，扩展了机器学习的实际应用场景。

TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程

GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程，涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络，适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习，同时介绍最新的API使用实践，如layers、estimator和dataset。

ai-demos - AI和LLM实践代码示例集合

AIGithubLLMYouTube开源项目演示示例代码

ai-demos是一个开源代码仓库，收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码，源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外，项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道，提供相关演示的原始视频，便于深入学习AI部署知识。

GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架

GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法

GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架，提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes，支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例，支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。

fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型

APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习

FastMLX是一个高性能API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口，支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力，易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理，提高了系统吞吐量和响应速度。此外，FastMLX支持函数调用功能，进一步增强了其多功能性。

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