mlx

为Apple芯片优化的开源机器学习框架

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

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文档

mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅

GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环

本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略

GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎

MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。

MixtralKit - 模型推理工具包

GithubMixtral ModelMixtralKitOpenCompass开源项目性能比较模型架构

MixtralKit是一款高效的模型推理工具包，支持多种评估工具和资源。采用MoE架构提升性能和效率，Mixtral-8x7B模型表现卓越，并附有详细的安装和推理指南，方便研究人员和开发者快速上手。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

exo - 家用设备组建分布式AI集群实现高性能计算

AI集群Githubexo分布式推理开源项目模型分区设备发现

exo是一个开源项目，用于将日常设备如智能手机、平板和个人电脑整合成家庭AI集群。该项目支持多种模型，包括Llama 3.1，具备动态模型分区和自动设备发现功能。exo采用点对点连接架构，实现设备间平等协作，无需专业GPU即可运行大型AI模型。此外，exo还提供ChatGPT兼容的API接口。

onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统

AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习

ONNX是一个开放生态系统，提供AI模型的开源格式，支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型，ONNX增强了不同框架间的互操作性，加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件，助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型，加入社区，共同推动ONNX的发展。

www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全，免费公开，便于学习与作者互动

CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目

项目为免费非营利教育工具，包含约500个机器学习及深度学习主题，如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等，帮助用户节省搜索时间，连接优秀作者。项目持续更新，支持社区贡献，致力于知识共享和教育普及。

GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference - GPU和Apple芯片在LLaMA 3推理性能基准对比

GPUGithubLLaMA基准测试开源项目推理量化

项目对比测试了NVIDIA GPU和Apple芯片在LLaMA 3模型上的推理性能,涵盖从消费级到数据中心级的多种硬件。测试使用llama.cpp,展示了不同量化级别下8B和70B模型的推理速度。结果以表格形式呈现,包括生成速度和提示评估速度。此外,项目提供了编译指南、使用示例、VRAM需求估算和模型困惑度比较,为LLM硬件选型和部署提供全面参考。

thinc - 灵活轻量的深度学习库，支持多种主流框架

GithubMXNetPyTorchTensorFlowThincdeep learning开源项目

Thinc是一款轻量级深度学习库，提供简洁的函数式编程API，支持与PyTorch、TensorFlow、MXNet等框架的集成。用户可以通过Thinc构建、配置和部署自定义模型。Thinc支持类型检查、简洁的函数式模型定义、可扩展的后台系统，并兼容Python 3.6+，适用于Linux、macOS和Windows操作系统。

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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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