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LocalAI是一个自由开源的OpenAI替代项目，提供与OpenAI兼容的REST API，支持本地或预置的消费级硬件上运行大型语言模型、生成图像和音频。该项目由Ettore Di Giacinto创建和维护，不需要GPU即可支持多种模型系列，实现了多种AI推理的独立化和去中心化。LocalAI致力于为开发者提供全面的开源AI模型使用方案，包括文本生成、语音转换、图像生成等功能，并通过Docker容器化技术实现了高效的部署和使用。

Pathway的LLM应用让高精度RAG AI应用快速上线，使用最新数据源。支持文件系统、Google Drive、Sharepoint、S3、Kafka、PostgreSQL等多种数据源的连接和同步，无需额外基础设施。提供多种模板，扩展至数百万页文档，满足不同需求。

KG-RAG，一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统，专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。

femtoGPT是一个用Rust实现的最小生成预训练转换器，支持在CPU和GPU上进行GPT模型的推理与训练。项目从零开始构建了张量处理逻辑以及训练和推理代码，适合对大语言模型感兴趣并想深入了解其工作原理的用户。使用了随机生成、数据序列化和并行计算库，尽管速度较慢，但能在NVIDIA和AMD显卡上运行。

基于WhatsApp构建的聊天机器人融合了OpenAI的GPT和DALL-E 2技术，支持文本和语音输入，提供回复功能，旨在提高日常对话的自动化效率。欲了解更多安装与使用详情，请前往官方文档。

基于用户笔记生成考题的网站应用，通过问题复习笔记内容，帮助用户实现知识的长期记忆。集成Ebbinghaus记忆曲线，支持从文档生成问题，提供自定义题型和角色选择，优化学习体验。利用GPT-4模型进行精准答案检测和评分，使用户获得及时反馈并根据成绩调整复习计划。新版本增加题库模块，积累高质量问题，鼓励社区贡献。

FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。

awesome-open-gpt平台集合了多样的GPT相关开源项目，囊括了GPT镜像、增强、插件等多种工具，覆盖了从聊天机器人到专业领域应用的广泛用途。该平台采用MIT许可证，不断进行更新，为技术专业人员和开发者提供了一个理想的学习、交流与贡献的环境。

本教程为编码人员提供了对大型语言模型（LLMs）构建模块和工作原理的深入理解。从LLMs的基础概念和应用案例开始，涵盖了小型GPT模型的数据输入管道、核心架构组件和预训练代码的编写。教程还包括如何加载预训练权重和使用开源库进行微调的实战技能。

Awesome Prompt Engineering收集了丰富的智能提示工程资源，涵盖GPT、ChatGPT、PaLM等前沿技术。项目囊括最新学术论文、实用工具、API接口以及多媒体教程，支持语言模型开发者和AI研究人员的需求。包括教学视频、在线课程和社区讨论，为用户提供全方位的学习和交流平台。

scrapeghost是基于OpenAI GPT模型建立的实验性库，专为简化和优化Web抓取而设计。该库以GPT为主要执行平台，并辅以一系列特性如数据结构自定义、高效HTML处理和成本控制等，以提高抓取效率并降低操作难度。

Autopilot是一款基于GPT技术的AI工具，能够自动分析代码库并执行指定任务。它通过自动生成元数据数据库，实现文件优化和代码变更。该工具还提供GitHub集成，简化用户的操作界面，有效提高开发和代码管理的效率。

本文集合了六种GPT和LLM的实用应用技巧，包括异步请求、大量邮件发送、文本压缩、图片识别、本地模型运行及函数调用，让开发者掌握在实际项目中的高效应用方法。

由Spark闪闪团队发布的开源中文ChatGPT教程，帮助学习者在AI时代更高效地使用ChatGPT。内容涵盖从入门到系统学习，适用于ChatGPT以及类似的AI产品如文心一言。诚邀对ChatGPT感兴趣的贡献者加入，共同提升中文学习资源质量。

项目利用selenium-webdriver进行浏览器自动化操作，并结合免费的OpenAI API实现一键简历投递。它采用Node.js编写，适合前端开发者且无需设置代理，全程免费。用户只需提供API Key和简历信息，系统会自动处理职位描述，并通过GPT生成专业的求职信息，实现自动投递。

本资源包含多种免费的GPT工具，涵盖娱乐、金融、艺术设计、健康健身等多个分类，方便用户查找。具体应用包括个人资料优化、社交媒体内容创作、法律咨询和旅行规划等，适用多种需求。此类工具不仅提升生产力，还为日常生活增添便利和乐趣。

DoctorGPT是一个轻量级自包含的二进制文件，用于监控应用日志并进行问题诊断。通过配置文件和用户定义的解析器，它能够基于日志事件生成诊断文件，支持多种GPT模型和日志格式。该工具适用于各种计算机系统，帮助软件工程师识别和解决系统错误，并提供详细的安装说明和开发指南，便于开发者快速上手。

Embedditor是一款开源嵌入预处理编辑器，简便如微软Word，帮助编辑GPT/LLM嵌入，优化向量搜索并显著降低嵌入和存储成本。提高检索内容的关联性和准确性，支持自动化预处理，去除噪音信息和常用词汇。特性包括添加元数据、标记和筛选嵌入部分，提供美观的HTML标记和多种文件格式保存。本地部署，最大化数据控制并降低30%成本。

Whitebox-Code-GPT是一个开放协作平台，旨在通过专家和用户的合作，加速高质量AI编程助理的开发。平台提供创建下一代编程助理的详细指导和知识文件，涵盖多个编程语言和应用场景。所有助理对ChatGPT高级用户均免费开放，并严格质量把关和定期更新，确保信息准确和最新。鼓励用户贡献新助理和改进建议。

Clipea是一个高效的终端AI助手，通过GPT技术使用户可以快速生成并运行命令。相比于Github Copilot for CLI，它速度更快且更经济。支持Zsh集成，并具备文件名自动补全和环境识别功能。简单的指令操作即能生成并执行命令，显著提升工作效率。适用于Python 3.10及以上版本，安装非常便捷。注意核查AI建议的命令以确保安全。

GenSim项目通过大型语言模型生成仿真环境和任务。用户可使用Gradio Demo和GPTs进行互动。本仓库提供安装及使用指南，涵盖任务生成、添加、移除，及LLM微调等。GenSim还支持多任务训练基准测试，多种生成和训练脚本。项目代码位于GitHub，供用户反馈和交流。

AI-TDD项目使用GPT技术，通过编写测试用例自动生成代码，实现高效测试驱动开发。简单易用的命令行安装和配置，使AITDD能够无缝集成到现有开发流程中，支持Jest和Testing Library等前端测试框架。AI-TDD使用OpenAI最新GPT模型，确保代码的准确性和合规性，实现自动化测试验收。

DB-GPT-Web是一个开源的聊天界面，基于Tailwind和Next.js，为AI和GPT项目提供视觉解决方案。它支持Node.js和npm，并兼容Linux、macOS及Windows操作系统。开发者可以轻松构建和美化如表格、代码等UI组件，并利用自定义标签适应AI场景。详细文档和教程可在官方网站找到，项目采用MIT许可证开源。

该项目是一个在腾讯QQ平台上运行的机器人应用，集成了GPT聊天和AI绘画功能。用户可以通过prompts引导程序识别和执行指令，从而提供高效的对话与绘图服务。适用于多个AI辅助场景，如语音服务、群管理和用户图像分析。项目支持自定义配置、离线LLM和本地化模型切换，以及多种绘图设置。详细的操作指南帮助用户快速上手并根据需求调整机器人的功能。

本页面介绍了多个知名的大型语言模型（LLM）的发展历史，包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude，全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点，并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理（NLP）领域的研究者、开发者和爱好者，这些信息具有重要的参考价值。

通过精心设计的GPT提示，提高AI互动效率和结果质量。此集合提供多种专业服务角色，包括宠物兽医、简历教练、创业顾问和物理治疗师等。用户选择所需服务角色，将相应Markdown内容复制到ChatGPT对话框或API 'system'字段，即可模拟专业人士的互动过程。项目致力于提供一致且高质量的咨询体验，适用于各领域的专业需求。

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

doc-chatbot 项目支持多个聊天主题和文件管理，兼容格式包括 .pdf、.docx 和 .txt。用户可以直接在浏览器中上传文件并生成嵌入向量，存储于 Pinecone，并自动保存和检索聊天记录。该项目支持本地开发和部署，提供安全、灵活的 API 设置和完善的错误处理机制，适用于多种应用场景。

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

Large Model Booster利用Golang和C++技术构建高性能且可扩展的LLM推理加速器，适用于生产环境中的GPTs大规模部署和独立模型实验。支持多种现代CPU和GPU，包括Intel、AMD、ARM64、Apple Silicon及Nvidia CUDA等，支持大模型切分及FP16/FP32和量化版本。涵盖LLaMA、Mistral、Gemma等主流LLM架构，提供SOTA Janus Sampling实现。项目提供详细的编译到部署指南，并支持OpenAI和Ollama的兼容API端点。

提供涵盖娱乐、科技、教育、商业、艺术设计、生活方式、工具、健康、游戏、金融、哲学、科学、美食、写作、职业、编程、语言学习、旅行、个人发展等多个领域的定制GPT应用信息。使用前请用户自行评估应用的可靠性、合法性及安全性，并了解相关法律法规。同时，建议采取适当的安全措施以保护个人信息和设备安全。

Smolex项目通过解决在使用ChatGPT时提供正确上下文的问题，特别是代码相关的需求。它通过解析代码库并创建AST，将结果存储在SQLite数据库中以实现快速检索。目前支持Python语言，未来可能扩展至其他语言。Smolex的主要应用包括基于现有测试编写测试、更新推荐代码以及提供代码改进建议。它简化了开发者的工作流程，使代码实体的获取和处理更加高效智能。

本项目提供了使用Azure OpenAI提供的GPT的基础资源，包括快速上手指南、实际使用案例以及端到端的解决方案。通过这些资源，用户可以了解GPT在聊天机器人、客户服务、内容生成、问答系统、文本摘要和情感分析等应用中的实际使用情况，并通过贡献和更新保持与技术发展的同步。项目基于GPT 3.5，并将在GPT-4可用时更新。

此Streamlit应用使用OpenAI的GPT模型生成推文文本，并使用DALL·E生成对应图像。输入主题和心情参数即可生成文本提示，并由GPT模型生成推文内容。应用还可以根据推文文本从DALL·E模型获取并展示相关图像，展示了自然语言处理和生成式AI的最新进展。

该项目列举了GPT Store中顶级的GPT模型，无需ChatGPT Plus订阅即可使用。这些模型涵盖了从编码解释、内容创作到市场营销等多种应用领域。项目还提供了可供添加身份验证、分析和收益化的链接，进一步增强了GPT的功能多样性。

本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例，适合教育用途的小型模型开发，并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。