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fm-cheatsheet

AI基础模型开发实践资源集锦

Foundation Model开发实践资源贡献模型开发研究文献Github开源项目

fm-cheatsheet是一个Foundation Model开发资源集锦,提供AI基础模型开发和发布的最佳实践。项目包含在线清单、研究论文和贡献指南,开发者可通过网站或GitHub参与。基于文献综述筛选AI开发资源,注重负责任实践。这是一个开放的AI基础模型开发协作平台。

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介绍相关项目
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
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。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库
Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
cheatsheets - Matplotlib数据可视化速查表和教程集合
GithubMatplotlibPython库图表制作开源项目数据可视化编程工具
Cheatsheets项目为Matplotlib用户提供全面的速查表和教程手册，包含初级、中级和高级技巧的PDF文件。内容涵盖从基础绘图到复杂数据可视化的多个方面，帮助用户快速掌握Matplotlib核心功能。这个开源项目还包括贡献者指南，详细说明了编译过程和字体设置，便于开发者参与。这些资源旨在提高Matplotlib数据可视化效率，是学习和使用Matplotlib的重要参考，为数据科学家和可视化工作者提供了宝贵的学习工具。
stanford-cs-229-machine-learning - 斯坦福CS 229机器学习课程的重要知识点概述
CheatsheetsGithubMachine LearningStanford CS 229开源项目深度学习监督学习
该项目汇总了斯坦福CS 229机器学习课程的重要概念，包括各机器学习领域的备忘单、课程先修知识的要点及模型训练技巧。这些资料为学习者提供了一个全面的知识库，便于随时复习核心内容。无论是有监督学习、无监督学习，还是深度学习，这里都提供了详细的备忘单。
foundation-model-benchmarking-tool - AWS基础模型基准测试工具
AWSFMBenchGithub基础模型开源项目性能基准测试生成式AI
FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。
www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全，免费公开，便于学习与作者互动
CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目
项目为免费非营利教育工具，包含约500个机器学习及深度学习主题，如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等，帮助用户节省搜索时间，连接优秀作者。项目持续更新，支持社区贡献，致力于知识共享和教育普及。
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