super-gradients

开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

SuperGradients 深度学习计算机视觉预训练模型模型训练 Github 开源项目

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

文档

superagent - 开源AI助手框架与API，集成多种应用功能

AI助手框架GithubSuperagentY Combinator大语言模型开源开源项目

Superagent是完全开源的AI助手框架，利用大语言模型、检索增强生成和生成式AI技术，帮助开发者在应用中集成强大的AI助手。功能涵盖文档问答、聊天机器人、内容生成、数据聚合和工作流自动化。由Y Combinator支持，提供Python和Typescript SDK，并附有详细文档和教程。

autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库

AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分

Autograd是一个自动微分库，可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分，能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性，如循环、条件语句、递归和闭包，并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化，在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。

awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南

AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨

飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。

Superpowered AI - 检索增强生成平台优化AI响应精准度

AI工具APILLMSuperStack检索增强生成知识库

Superpowered AI专注于提供检索增强生成(RAG)服务。平台采用SuperStack技术，包含AutoQuery、相关片段提取和AutoContext功能，解决了传统RAG系统的不足。支持多样化的数据接入和灵活部署，提供REST API、Python包和React组件。适用于客户服务、员工效率提升、法律分析和教育等领域。平台注重数据安全，使用256位AES加密。目前已获得6000多用户的信赖，正在推动检索增强生成技术的创新应用。

myvision - 免费在线图像标注工具

COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习

MyVision是一款免费在线图像标注工具，旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象，保障数据隐私。无需任何设置，只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程，并支持英文和中文。

swift - 轻量级基础架构，专为深度学习开发者打造的训练与推理框架

GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习

SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库，针对各种研发和生产环境。同时，平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。

openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包

AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门

OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。

super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具

GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理

Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API，支持自定义数据分割，多种编码模式，及代码解释器模式，适于解决计算性问题与答疑，并通过唯一ID高效进行会话管理。

GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型

GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉

GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库

GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习

ThunderSVM是一个开源的支持向量机库，通过GPU和多核CPU加速计算，显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能，支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口，跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数，便于用户快速上手。作为高效的SVM实现，ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上，ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速，已被多个知名机器学习项目采用。

相关项目

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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