pai

兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台

OpenPAI AI平台 Microsoft 深度学习 Kubernetes Github 开源项目

OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台，支持本地、混合和公共云部署，兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验，提供从训练到部署的完整解决方案，适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理，并提供丰富的扩展和定制功能。

machine-learning - Ocademy开源AI学习平台覆盖Python到MLOps全方位课程

AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习

Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。

fasterai - 开源工具库助力神经网络缩小与加速

FasteraiGithub剪枝开源项目模型压缩神经网络稀疏化

fasterai是一个致力于优化神经网络规模和速度的开源库。该库提供稀疏化、剪枝、知识蒸馏和彩票假设等多种网络压缩技术。其核心特性为高度可定制的稀疏化功能，允许用户调整粒度、上下文、标准和调度。此外，fasterai还包含正则化和知识蒸馏功能，有助于提升模型性能和效率。该库与fastai兼容，可轻松集成到现有深度学习工作流程中。

OpenAssistantGPT - 基于OpenAI的开源AI聊天机器人构建平台

AI聊天机器人GithubOpenAIOpenAssistantGPT开源平台开源项目网站集成

OpenAssistantGPT是基于OpenAI Assistant的开源聊天机器人构建平台。该平台提供简易网站集成、低成本运营和开放源代码。用户只需少量编码即可快速构建聊天机器人，并可直接通过OpenAI计费，不产生额外费用。这一平台适合需要在网站中集成AI聊天功能的开发者，具有良好的易用性和成本效益。

anchoring-ai - 无代码AI应用构建协作开源平台

Anchoring AIGithubLLM应用开源工具开源项目无代码界面模块化设计

Anchoring AI是一个无代码AI应用构建平台，支持团队协作开发基于GPT等大型语言模型的应用。平台提供拖放式界面、模块化设计、批处理功能和提示管理，便于创建和分享AI应用。它集成Langchain，支持自定义认证，并通过缓存优化提升性能、降低成本。该开源项目旨在促进团队向AI驱动转型。

opni - 开源多集群观测与智能运维平台

AIOpsGithubOpni可观察性多集群监控开源项目日志分析

Opni是一个开源的多集群观测和智能运维平台,集成了日志、指标和追踪的全面监控功能。该项目扩展了Opensearch和Cortex,提供便捷的日志搜索、可视化分析和Prometheus指标长期存储能力。Opni支持一键式数据收集,并利用人工智能技术进行深度分析。它不仅适用于单集群监控,还可作为多集群的中央观测数据中心,是一个全面的可观测性解决方案。

sharing-is-caring - 开源AI生成工作流程与工具分享平台

AI绘图ComfyUIControlNetGithubIPAdapter工作流开源项目

Sharing-Is-Caring是一个开源项目，专注于分享AI生成相关的工作流程和工具。项目提供多种ComfyUI工作流程，涵盖2D 360°生成、图像放大和IPAdapter集成等功能。用户可直接导入工作流程图像到ComfyUI中使用，简化AI创作过程。该项目持续更新，为AI从业者提供最新的技术解决方案。

ai_webui - AI-WEBUI 多功能图像音频视频处理平台

AI-WEBUIAI创作平台Github图像处理开源项目视频处理音频处理

AI-WEBUI是一个开源的通用AI创作平台，集成图像分割、物体追踪、语音识别等基础功能，以及聊天机器人、视频翻译等高级功能。支持ChatGLM2、SAM和Whisper等多种AI模型，可显著提高短视频创作效率。通过简单的界面操作，用户能轻松完成复杂AI任务，适合个人和专业用户使用。

PaddleMIX - 基于飞桨的多模态大模型开发套件赋能AI创新应用

GithubPaddleMIX图文预训练多模态大模型开源项目文生图跨模态视觉

PaddleMIX是基于飞桨的多模态大模型开发套件，支持图像、文本、视频等多种模态，覆盖视觉语言预训练、文生图、文生视频等任务。该套件提供开箱即用的开发体验，支持千亿规模模型训练，适用于金融、教育、电商、医疗等多个领域。PaddleMIX 2.0版本新增了LLaVA、Qwen-VL等模型，优化了训练效率，并提供了丰富的应用工具和流水线，为开发者提供全面的多模态AI解决方案。

PARL - 灵活高效的强化学习开源框架

GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习

PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

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