labml

通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

LabML 深度学习模型训练硬件监控开源 Github 开源项目

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

ManimML - 机器学习概念动画可视化工具

GithubManimML动画可视化开源项目机器学习神经网络

ManimML是基于Manim社区库开发的开源项目,旨在为机器学习概念提供动画和可视化。该工具提供了丰富的基础可视化组件,可以轻松创建复杂机器学习概念的视频演示。ManimML支持可视化前馈神经网络、卷积神经网络、最大池化和激活函数等,并能生成前向传播动画。通过提供高级抽象,ManimML让用户能专注于内容解释而非编程细节,是机器学习教育和交流的实用工具。

transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台支持本地操作和微调

GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型

Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式，并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统，为AI研究和开发提供了便捷的工具。

openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展

GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展

OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。

PicoMLXServer - 简化MLX AI模型管理的工具

AI助手GithubHuggingFaceMLXOpenAI APIPico MLX Server开源项目

Pico MLX Server提供简单易用的图形界面，便于管理MLX AI模型。通过菜单栏可以迅速启动和停止服务器，用户还可以从HuggingFace下载MLX模型，安装Python环境和必要依赖，并在多个端口同时运行多个服务器。此外，Pico MLX Server兼容OpenAI API，支持现有的AI聊天客户端。适用于macOS 14.0及以上版本。

ModelsLab - 全面的AI API平台助力下一代智能应用开发

AI工具AI绘图APILLMStable Diffusion模型训练

ModelsLab是一个综合性AI API服务平台,提供稳定扩散、大型语言模型等多种AI功能接口。平台支持文本生成图像、图像编辑、视频生成、语音克隆等应用,无需用户配置高性能硬件。拥有10,000多个预训练模型和模型微调功能,可满足个人到企业的多样化AI需求。ModelsLab支持快速集成先进AI技术,加速新一代智能应用的开发与落地。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面

GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面

H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。

mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架

AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习

MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。

HydraLab - 云测试基础设施构建框架

GithubHydra Lab云测试平台开源项目测试框架自动化测试设备管理

HydraLab是一个开源的云测试基础设施构建框架，支持Android、iOS、Windows和浏览器平台的自动化测试。该框架提供测试设备管理、任务管理和结果可视化功能，兼容Espresso、Appium等测试框架，并支持无脚本的智能探索测试。HydraLab采用中心-代理分布式设计，便于团队构建云测试平台，提升测试效率。

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