#模型

DenseNet通过每层与其他层的直接连接，提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高，支持CIFAR和ImageNet数据集，提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码，适合研究和应用。

魔搭社区是一个专业平台，旨在汇聚各领域机器学习模型，提供模型探索、推理、训练、部署和应用等一站式服务。设计简约，操作便捷，确保用户可以快速找到所需功能。直观的导航和详尽的文档支持帮助用户快速上手，推动机器学习技术的广泛应用。

Index-1.9B系列模型集成了SFT和DPO，显著提升了多语言对话和翻译性能。该系列包含基础模型、纯净模型、对话模型和角色扮演模型，特别适用于中文和东亚语言环境。最新更新包含适配llamacpp和Ollama的版本，并开放了衰减前的检查点供研究使用。提供高效的量化方法和详细的微调指南，确保模型在实际应用中的出色表现，开发者可通过丰富的定制和优化选项提升模型效果。

FlashRank是一款极速、超轻量的Python库，专为优化搜索和检索流程设计。基于最新的SoTA大规模语言模型和交叉编码器，支持多种再排序模式并能在常规CPU上运行。模型轻至4MB，适合AWS Lambda等无服务器环境，有效减低运行成本，提升处理效率。适合多样化的部署场景和搜索策略，是提升搜索效率的优选工具。

InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包，使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等，帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示，InterpretML 不仅增强了模型透明度，也提高了其可信度。

2022年人工智能领域的科研进展和技术发展。这个集合包含了通过严格策划得到的多篇AI论文，由专家louisfb01整理，每篇论文均提供视频概述、详细文章链接和实现代码，覆盖伦理、偏见和治理等多个关键议题。

PostgresML是集成于PostgreSQL的全面ML/AI平台，优化模型数据管理流程，支持高级自然语言处理和多维文本分析，提供先进模型训练调整API，加速数据驱动的业务决策。

本地运行GGUF模型，通过简单的聊天界面与AI助手互动。支持自动检测编程语言、查看原始消息、实时文本流和快速模型下载等功能。兼容Windows、Linux和Mac平台，提供易用的Web API和开发API，方便开发者管理和使用AI模型。

Qlib是一个开源AI量化投资平台，利用AI技术赋能金融研究和价值创造。支持监督学习、市场动态建模和强化学习等多种机器学习模式，覆盖量化投资的全部流程，如alpha寻求、风险管理、投资组合构建及订单执行。平台不断更新，引入最新量化研究成果和论文。

KAN-TTS能够提供从零开始训练个性化文本到语音模型的能力。支持包括sam-bert和hifi-GAN在内的多种模型，并持续进行模型更新。支持多种语言，包括普通话、英语等。详尽的培训教程和在线演示可在官方网站查阅。如有疑问，欢迎联系我们。

LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱，支持多种优化功能，如自定义优化器训练、LISA算法等，已广泛应用于机器学习领域。

WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。

bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型，适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档，助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理，极致满足专业需求，是NLP领域的首选工具库。

node-chatgpt-api提供了一个支持最新gpt-3.5-turbo模型的Node.js模块、REST API服务及命令行应用。该项目支持在各种应用中集成ChatGPT功能，易于部署且支持Docker。开发者还可以通过API编程来管理和自定义ChatGPT对话，以创造个性化的聊天体验。

OpenLM是一个兼容OpenAI的库，支持调用来自HuggingFace、Cohere等多家提供商的大语言模型。它支持OpenAI的Completion API参数，并返回类似的响应结构。用户可以在一个请求中完成多个模型的多个提示，直接调用推理API，避免使用多个SDK的复杂性。安装简便，只需通过pip命令。目前支持Completion端点，并计划未来增加更多标准化端点。

页面提供详细的Aquila2系列（包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr）和AquilaChat2系列（包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr）开源模型信息，包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能，及其在长文本理解和推理任务中的表现，帮助用户全面了解与应用。

展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。

wllama项目提供了WebAssembly绑定，让用户无需后台或GPU即可在浏览器中运行推理任务。项目支持Typescript，并提供高性能API和实验性编码器-解码器架构。还包括离线缓存、自定义日志器及并发文件加载等功能。适用于在Web环境中进行文本补全和嵌入计算的开发者。

该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。

tiktoken-go是一个高效的BPE分词器，适用于OpenAI的多种模型。作为原版tiktoken在Go语言中的实现，它提供了与原库一致的缓存机制和多种加载选项，包括离线加载器，便于快速使用和自定义实现。项目包含详细的使用示例，涵盖各种编码和模型，以及性能测试结果，展示了其出色的性能表现。

Smarty-GPT 是一个自动化工具，旨在通过提示词和上下文对多个大型语言模型（如 ChatGPT、GPT4 等）的行为进行调整，且对终端用户透明。用户可以通过简单的安装脚本快速部署，并使用多种模型及自定义提示词功能。该项目支持手动提示词、Awesome Chat GPT 提示词和自定义提示词，通过 Colab 等平台提供丰富的代码示例，方便用户上手。欢迎开发者贡献新功能和模型。

TorchText将于2024年4月发布其最终稳定版0.18。这一NLP工具包包括原始文本迭代器、基本NLP构建模块、文本处理转换、预训练模型和词汇类等功能。推荐使用Anaconda安装，支持多种Python版本。指南和文档包括SpaCy、Moses等可选依赖项。提供详细教程和示例帮助用户入门。

SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展，优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码，并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化，显著提升了检索效果。此外，SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用，提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化，SPLADE在域内外测试中表现优异，延迟性能与BM25相当。

mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包，支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源，mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法，适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。

ChatGPT CLI是一款命令行工具，利用官方API实现快速对话，成本远低于ChatGPT Plus订阅。支持多种配置方式及模型选择，还可恢复会话，适用于多场景。安装和配置简便，提供多种命令和功能，提升用户体验。

spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件，使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析，支持68种语言，还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型，通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件，结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能，提供了强大的自然语言处理解决方案。

CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取，支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式，提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo，利用ncnn进行部署，广泛适用于手机相册等图像搜索应用。

llama-api-server是一个开源RESTful API服务器，兼容OpenAI API并支持llama和llama2等后端。用户可以通过PyPI下载、配置模型和安全令牌文件后启动服务器。该项目支持广泛的GPT工具和框架，提供详尽的安装及使用指南。其主要功能包括文本完成、嵌入和聊天，并支持参数设置如温度和顶级概率。项目正处于积极开发阶段，未来将添加更多功能和文档。

该项目提供了一个R包，用于访问OpenAI的API，包括模型、文本生成、聊天、编辑、图像、嵌入、音频、文件、微调和审核功能。用户可以通过R函数实现文本生成、图像合成和语音转文字等操作。项目持续更新，并支持最新的GPT-3.5-turbo模型，安装方便，并提供详细的API密钥配置指南，适用于各种应用场景。

由社区维护的OpenAI API客户端库。支持文本补全、对话补全、图片生成、编辑、嵌入和文件操作等API功能，易于集成并适合多种开发需求。代码通过CodeQL分析和测试，提供详细使用示例，帮助开发者快速上手和减少调试时间。

Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入，提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高，仅需两行代码即可运行所有工具，广泛应用于学术界、工业界和政府部门。

deepdoctection是一个Python库，通过深度学习模型实现文档提取和布局分析，支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库，适用于PDF或扫描图片文档处理，支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务，致力于解决实际应用问题，是文档处理领域开发者的理想选择。

此页面详细介绍了spaCy模型的下载、安装和使用方法。内容涵盖模型命名规范、版本管理以及旧版本支持。提供用于文本处理的多种模型，包括标签、解析、命名实体识别和句子分割。本页面还确保模型具备快速部署与透明管理的特性。

Apache OpenNLP是一个用Java编写的机器学习工具包，用于自然语言处理，支持分词、句子分割、词性标注、命名实体识别、块解析、语法分析、共指解析和语言检测等任务。项目旨在提供成熟的NLP工具，并提供多语言预训练模型和注释资源。OpenNLP可以通过Java API或命令行使用，易于集成到如Apache Flink、Apache NiFi、Apache Spark等分布式处理管道中。

FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型，用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调，FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据，显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重，可在Hugging Face上获取，并支持多种API和教程便于上手。

一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。