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Eco2AI

量化AI模型训练的碳足迹工具

Eco2AICO2排放追踪能源消耗监测机器学习可持续AIGithub开源项目

Eco2AI是一个开源的Python库，用于追踪机器学习模型训练过程中的CO2排放。它通过监测CPU和GPU的能耗，结合地区排放系数来估算碳排放量。使用简单，只需在Python脚本中添加几行代码。Eco2AI记录详细的运行信息，包括项目名称、实验描述、耗电量和排放量等。该工具支持装饰器语法，并提供灵活的参数设置。Eco2AI致力于帮助研究人员和开发者量化AI模型训练的环境影响，为推动可持续AI发展提供数据支持。

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SaaSpec是一个专注于Pay-as-you-go LLM API使用监控的平台。它为软件开发者提供精确的用户token消耗成本追踪功能，支持数据导出为CSV格式并转换为Stripe发票，提高了计费效率。作为LLM API使用指标和token成本追踪的专业工具，SaaSpec目前主要适用于OpenAI模型，为开发者提供全面的API使用监控和计费解决方案，有助于更好地管理和优化LLM API使用。
cool-ai-stuff - 此存储库包含免费使用的 AI API 和站点的列表
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cookbook - EleutherAI深度学习实践指南与资源库
EleutherAIGithubTransformer分布式训练开源项目模型训练深度学习
EleutherAI的Cookbook项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从基础到高级的实用工具和知识。项目提供参数计算器、基准测试工具和精选阅读清单，内容包括transformer基础、分布式训练和最佳实践等主题。此外，还收录了多个简化版教学代码库，便于学习和理解。这个资源库适合各级深度学习从业者使用，有助于提升相关技能和知识。
athina-evals - AI团队评估和实验的开源工具集
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athina-evals是一个开源AI评估工具集，包含50多个预设评估和自定义评估功能。该项目与Athina IDE集成，支持开发原型管道、运行实验和比较数据集。用户可通过编程或图形界面执行评估，在Athina IDE中查看结果并进行数据集对比。这一工具旨在提升AI团队的工作效率和分析能力。
AIF360 - AI模型公平性检测与缓解工具库
AI Fairness 360偏见检测
AI Fairness 360 (AIF360) 是一个开源库，提供全面的技术来检测和缓解机器学习模型中的偏差。该工具包包含各种偏差测试指标及其解释，并提供减轻偏差的算法。AIF360 适用于金融、人力资源管理、医疗和教育等领域，并支持 Python 和 R。用户可通过交互体验、教程和 API 深入了解和应用这些技术。
aiida-core - 计算科学工作流管理器 专注可追溯性 性能和可扩展性
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AiiDA是一个计算科学工作流管理器，专注于可追溯性、性能和可扩展性。它支持复杂工作流编写、数据溯源追踪和高性能计算。AiiDA自动记录计算过程，确保可重现性，并兼容多种调度器。作为开源项目，AiiDA提供插件系统，支持社区贡献和数据共享，促进开放科学发展。
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