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低资源语言的保护与发展的开源代码资源

Low Resource LanguagesEndangered languagesOpen SourceDocumentationRepositoryGithub开源项目

该项目提供了用于记录、保护和开发稀缺语言的开源代码资源。在全球约7000种现存语言中，有一半可能在本世纪末灭绝。学者、组织和社区的联合努力致力于减缓这一趋势。项目提供了一个工具和项目的综合资源列表，包括词典构建和语音识别。这些工具和资源支持少数族裔语言和其他低资源语言的需求。项目的开放性确保了所有人均可贡献和扩展，以促进稀缺语言的数字化保护。

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介绍相关项目
design-resources-for-developers - 开发者设计资源大全：UI、字体、图标等全方位收录
GithubUI组件图标字体开源项目插图设计资源颜色
这是一个全面收录设计资源的开源项目,涵盖UI图形、字体、颜色、图标、模板等多个领域。从UI组件到设计工具,项目提供了现代Web和移动应用开发所需的各类设计元素。内容持续更新,旨在帮助开发者快速获取优质设计素材,提升项目视觉效果。
r12a.github.io - Web国际化与本地化开发资源库
Githubgithubr12a在线资源开源项目网站
r12a.github.io提供Web国际化和本地化开发所需的工具、指南和文档。该平台涵盖Unicode、字符编码和语言特性等主题，为开发者处理多语言和多文化Web项目提供资源。平台内容包括实用解决方案和最佳实践，适合不同经验水平的开发者使用，旨在提升国际化Web开发能力。
llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具
GithubLLM GuardProtect AI大语言模型安全开源项目数据泄漏
LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案，专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能，确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器，能有效检测和防护潜在威胁。安装简便，易于集成到生产环境中，是提升LLM安全的理想工具。
resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库
AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人
IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。
web-development-resources - 综合性Web开发资源库
GithubWeb开发学习资源开源项目编程挑战远程工作
该项目汇集了丰富的Web开发资源,包括托管服务、学习平台、编码挑战、自由职业平台等。提供图片、视频、图标、字体等素材,以及YouTube频道和播客等学习渠道。资源定期更新,为开发者提供全面实用的一站式参考。
llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合
AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理
LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。
langwatch - 监控与优化LLM交互的多功能平台
DSPy VisualizerGithubLLMOpsLLM监控LangWatch开源项目用户分析
LangWatch提供实时跟踪、可视化和分析LLM交互的工具。其主要功能包括实时遥测、详细调试、质量测评、DSPy可视化、用户分析和保护措施。支持多种编程语言和框架的集成，通过简单步骤快速启动，并提供详尽的文档和自托管指南，适合自定义和扩展项目。
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性
该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。
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