#Python

IMS Toucan是由斯图加特大学自然语言处理研究所开发的一套工具集，专注于教学、培训和使用最先进的语音合成模型。该项目基于Python和PyTorch开发，旨在为初学者提供简单、强大的学习工具。此外，IMS Toucan支持多语言和多讲者音频生成，可用于文学研究、语音克隆等多种场景。

Ray是一个统一的框架，专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库，用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上，Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外，Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes，且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装，只需执行简单的命令即可：'pip install ray'。

Chroma是一个开源的嵌入式数据库，支持快速构建基于Python或JavaScript的语言模型(LLM)应用。该项目提供了适用于开发、测试和生产环境的统一API，并且具备集成、查询、过滤和密度估计等丰富特性。通过简洁的API和完整的文档，用户可以轻松管理和查询集合中的文档数据，支持自定义或自动嵌入。项目采用Apache 2.0许可证，免费开源，欢迎开发者加入其社区，共同推动项目发展。

ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程，适用于网站和本地文件，如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息，ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装，支持多种自定义配置，适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。

PandasAI是一个强大的Python平台，专为非技术用户设计，通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间，还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务，欢迎联系我们获取详细信息。

Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的，帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用，无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理，使用户能够专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。此外，Taipy还提供强大的定制能力和扩展性，让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。

Vanna是一款基于MIT许可的开源Python RAG（检索增强生成）框架，适用于SQL生成和相关功能。用户可以通过简单地训练模型和提问来自动生成可以在数据库上运行的SQL查询。此框架支持多种用户界面，并可连结任何SQL数据库。Vanna提供高精度处理复杂数据集的能力，确保数据安全与隐私，并支持自学习以提高未来查询的准确性。

Chainlit是一个创新的开源异步Python框架，旨在帮助开发者在短时间内构建可扩展的对话式AI或代理应用。该框架支持多模态聊天、思维链可视化、数据持久性及人类反馈集成，适用于所有Python程序和库。此外，Chainlit还提供了自定义前端构建选项，使开发者能够创造独特的代理体验。

Langflow是一个开源的视觉框架，使用Python驱动，并完全可定制。这一框架支持构建多代理和富响应生成(RAG)应用，不特定于LLM和向量存储系统。通过提供高度交互的组件界面，用户可以轻松设计和部署其应用，而无需担心底层配置。无论是在Hugging Face Spaces还是Google Cloud Platform上，Langflow均可快速部署，并支持从JSON文件加载和运行应用。此外，Langflow还支持命令行界面(CLI)，为开发人员提供了额外的灵活性和控制力。

Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。

FLAML是一款轻量级且高效的Python库，旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能，它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优，能处理大规模搜索空间和复杂约束，广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本，并提供详细文档和多种扩展选项，满足用户的不同需求。

通过Gradio，用户可以通过简洁的Web界面快速展示机器学习模型，任何人都能轻松接入。在几行代码的帮助下，即可构建交互式界面，无论是在Gradio平台上还是作为嵌入Python笔记本的形式。Gradio还能长期托管于Hugging Face Spaces，提供公共分享链接，简化远程协作和模型展示过程。

使用@prompt和@chatprompt装饰器创建返回结构化输出的函数，将大型语言模型（LLM）与Python代码结合，实现复杂逻辑。支持pydantic模型和内置Python类型的结构化输出、少样本提示、函数调用与并行调用、异步支持、流式输出和图像处理。兼容OpenAI和Anthropic等多个LLM提供商。通过设置环境变量快速配置magentic。

Basaran是一款开源工具，旨在替代OpenAI的文本生成API，支持Hugging Face Transformers模型。其主要功能包括流式生成、多GPU支持、与OpenAI API的兼容性等。用户无需修改代码即可使用最新的开源模型，适用于多种解码策略和实时进度显示。

该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。

该项目提供了《树思路：使用大型语言模型进行深思熟虑问题解决》论文的官方实现，包括代码、提示和模型输出。用户可通过配置OpenAI API密钥并安装`tree-of-thoughts-llm`包，快速开始解决如24点游戏等任务。项目详细介绍了多种实验和算法参数，支持不同任务的定制化设置，适合需要大型语言模型辅助解决复杂问题的用户。

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。

SeaGOAT是一款本地代码搜索工具，通过向量嵌入技术实现语义搜索，支持多种编程语言。无需第三方API，确保数据安全，兼容Linux、macOS和Windows系统。用户可通过简单命令启动服务，进行自然语言或正则表达式查询，并支持YAML文件进行配置。

uAgents是Fetch.ai开发的Python库，用于创建自主AI代理。通过简单的装饰器实现代理的创建和管理，代理启动时会通过Almanac智能合约加入uAgents网络，确保消息和钱包的加密安全。本文介绍了uAgents的安装、代理创建与运行，并提供了详细的示例和文档，帮助开发者快速上手。

BM25S为基于Python的文本检索排名函数，使用Scipy稀疏矩阵实现快速响应。其性能显著优于传统库，支持多种BM25变体，提供灵活API及Hugging Face集成，适合大规模数据的内存效率处理。

Langroid是一款由来自CMU和UW-Madison的前研究人员开发的Python框架，旨在实现直观、轻便和高度可扩展的LLM应用开发。借助该框架，开发者可以搭建智能体，加载组件，执行任务并通过消息交换进行协作，有效简化了开发流程。多家公司已在生产环境中采用Langroid，验证了其易用性和灵活性。

vectordb-recipes项目展示了如何利用Python和Web应用结合使用LanceDB和其他工具构建GenAI应用的完整示例和教程，实现从简单到复杂的快速开发。LanceDB无需额外设置，可直接融入Python数据生态系统，还支持类型化TypeScript SDK和服务器中的向量搜索。

Logfire为Python应用提供前所未有的可视化洞察，提供一个简洁且功能强大的控制台，支持Python对象的丰富展示，事件循环遥测及代码和数据库查询分析。平台支持标准SQL查询，且与OpenTelemetry紧密集成，允许您利用现有的工具、基础设施和仪表化方法，提升性能监控和数据分析能力。不仅易于上手，而且能够为整个工程团队带来实际的使用价值。

EdgeGPT项目通过逆向工程揭开了最新版Bing聊天功能的幕后，提供详细的安装与使用指南，支持Python代码操作，覆盖多种语言和地区。同时，项目支持多种对话风格选择，并配备先进的cookie管理功能。

AI-Functions是一个基于OpenAI GPT-4的多功能AI工具，致力于提供易于使用的API以完成各类任务，例如数据模拟、加密等。该项目附带详细的安装及操作指南，适合需求快速部署的开发人员。

Promptify使用户可以使用GPT、PaLM等流行生成模型，轻松生成各种NLP任务提示。无需训练数据，通过简单的API调用就能快速实现多种NLP任务，如命名实体识别、文本分类和问题生成。其中包括优化提示以降低成本。适用于教育、医疗和企业等多个领域。

Awesome ChatGPT精选集纳ChatGPT相关的资源、库、SDK和API等工具。涵盖各种编程语言、插件、扩展和集成解决方案，旨在打造最全面的ChatGPT工具和资源指南，助力开发者和技术热心人士充分发挥ChatGPT的功能，持续更新，包含最新动态和工具。

GPT Computer Assistant 是一款交互式桌面应用程序，支持Windows、MacOS和Ubuntu。该应用程序基于Python，功能包括本地语音到文本与文本到语音的转换、多语言模型支持等。用户通过本工具可提升会议记录的效率、优化日常工作及编程活动。此外，该应用程序还支持自定义工具和代理，使其更加灵活和适应个人需求。

项目包含多个IPython笔记本，详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用，覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。

Openaibot是一款开源的多平台聊天机器人。其支持通过pip安装插件，配以消息队列机制确保高效的插件运行。此外，项目的一键部署功能及详尽的部署文档可协助用户上手使用。

探索用于不同端点（如聊天、助手）的多种OpenAI API快速启动应用。此指南帮助您无论是作为初学者还是经验丰富的开发者，均能迅速上手和实验OpenAI API的核心功能。

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。

Spleeter是Deezer开发的音乐源分离库，提供预训练模型，支持多种分离模式。适用于个人和专业音频处理，包括2声部、4声部及5声部模型。通过命令行或作为Python库使用，支持快速安装。此外，Spleeter还可通过Docker使用，兼容多种操作系统，为处理音频文件提供多种高效方案。

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。