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Learn Prompting 提供全面的提示工程、生成式 AI 和大型语言模型（LLM）指南。欢迎加入 Discord 社区，参与内容建议、翻译、内容和艺术作品贡献及错别字纠正。通过本地开发指南，用户可以轻松安装和运行网站，实时查看更改。感谢所有贡献者的支持。

本项目基于《Dive Into Deep Learning》书籍，将MXNet代码转换为PyTorch实现。内容包括安装指南、线性神经网络、多层感知器、卷积神经网络、现代卷积网络、循环神经网络和注意力机制等章节。提供详细教程和示例代码，适合使用PyTorch进行深度学习的开发者。建议克隆仓库或使用nbviewer查看notebook文件。

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

pytorch-summary提供类似Keras的model.summary()功能，帮助在PyTorch中可视化和调试模型。用户可以通过pip安装或从GitHub克隆获取，轻松查看模型参数和结构，支持多种输入格式。适用于各种神经网络模型，包括CNN和VGG16，支持计算模型大小和内存需求。该工具基于MIT许可，并由社区贡献者支持和启发。

SynapseML是一个开源库，旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API，支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark，SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API，能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET，适用于各种数据库和云数据存储，助力构建智能系统。

Composio是一款为AI代理设计的高质量工具和集成平台。简化认证流程并提高工具调用准确性，帮助用户轻松创建和管理AI工作流。支持多种框架和100多种工具，包括OpenAI、Claude等。

LangChain Go 是 LangChain 的 Go 语言实现，专注于通过模块化方式构建 LLM 应用程序。详细文档和丰富示例帮助用户在 Go 环境中轻松使用 LangChain 开发 LLM 应用。项目提供与 OpenAI 的集成示例，展示生成创意公司名称的功能。丰富的资源和博客文章助力开发者快速上手，实现 ChatGPT 克隆等实际应用，是 Go 开发者构建 LLM 应用的理想选择。

Adrenaline是一款AI工具，专注解答技术问题，包括编程概念、GitHub库、文档网站和代码片段。用户可以提交问题反馈Bug或提出功能需求，帮助Adrenaline改进。Adrenaline能通过互联网搜索信息，多步推理解决复杂问题，并生成图表帮助解释。访问Adrenaline网站，开始使用吧。

ArtLine项目旨在自动生成精美的肖像线条艺术。整合了ControlNet与ArtLine，该模型不仅能识别面部特征，还能根据指令调整图像风格。项目采用自注意力机制、渐进式缩放和感知损失技术，使其在不同姿态和背景下表现出色。项目持续改进，将解决背景和阴影识别问题，提供更好的用户体验。

AIAC是一个使用大型语言模型生成基础设施即代码（IaC）模板和配置的命令行工具。支持OpenAI、Amazon Bedrock和Ollama等多种LLM提供商，用户可以通过配置文件定义多个后端。其功能包括生成Terraform、Pulumi和CloudFormation模板，以及Dockerfile、CI/CD流水线、策略代码和实用工具。支持命令行操作、Docker运行和作为Go库使用，为开发者提供高效的自动化基础设施管理解决方案。

BehaviorTree.CPP 是一个基于C++17的库，提供高效灵活的行为树框架。虽然主要应用于机器人，它也适用于游戏AI或替代有限状态机。其独特特性包括异步非阻塞操作、并行执行行为、基于XML的脚本语言定义和运行时加载自定义节点。该库还支持数据流和日志分析，提供详尽文档、活跃社区以及图形化编辑器Groot2和多种编译选项。

Eiten是一款开源工具包，支持多种投资组合策略，包括特征组合、最小方差组合等。该工具包帮助用户创建和测试自定义投资组合，以期获得更优市场表现。

AI企业搜索引擎，助力快速查找内部对话、文档与页面。支持Slack、Confluence、Jira等多种集成，适用于故障排除和问题定位。提供云托管与自托管版本，支持自然语言查询。

pipecat是一个灵活的框架，用于构建语音和多模态对话代理，适用于个人教练、会议助手、故事讲述玩具、客户支持机器人等应用。通过简单的安装和设置，代理进程可以在本地或云端运行，并支持多种第三方AI服务和传输方式。提供丰富的示例应用和代码片段，帮助开发者快速构建符合特定需求的对话系统。

MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。

《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。

Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架，结合原生GPU和自动微分支持，提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现，并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本，支持快速模型构建与训练。了解更多信息，请参阅快速入门和文档页面。

VoTT是一个基于React和Redux的开源图像和视频标注工具，支持从本地或云存储导入数据，并将标注数据导出到不同的存储提供商。作为机器学习工作流中的工具，VoTT提供图像和视频帧的标签功能，采用现代开发框架TypeScript编写，并进行代码检查和单元测试。支持Azure Blob Storage、Bing Image Search等多种数据源，用户可通过浏览器使用Web版本。

Torchreid是一个基于PyTorch的深度学习人员重识别库，支持多GPU训练、图像和视频重识别、端到端训练与评估、多数据集训练和跨数据集评估。它易于准备数据集，支持添加模型、数据集和训练方法，提供预训练模型和高级训练技术，并配备可视化工具。

AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。

TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库，开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源，消除环境设置和管理难题，支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型，实现高效的跨平台AI工作流。

提供最新的PyTorch中文文档与教程，涵盖深度学习和张量优化，支持GPU和CPU。包括2.0版本中文翻译、最新英文教程和文档，以及丰富的学习资源和社区支持，适合希望深入了解和使用PyTorch的中文用户。

tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定，通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装，兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码，包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等，适合不同水平的开发者。

AGiXT是一款先进的人工智能自动化平台，支持智能指令管理、多任务执行及多AI提供商兼容。其功能包括Smart Instruct、Smart Chat等，提供全面的任务执行和对话管理。AGiXT通过强大的插件系统和平台互操作性，为各种AI应用提供支持。

OpenPipe是一个开源平台，专注于通过昂贵的大型语言模型（LLM）对小型模型进行微调，满足特定需求。平台支持OpenAI和微调模型间的无缝切换，提供强大的日志查询和模型评估功能，用户可轻松导入数据集并优化模型性能。支持Python和TypeScript SDK，兼容OpenAI聊天完成端点，提供GPT 3.5、Mistral、Llama 2等多种模型的微调和托管服务。

TransmogrifAI是一个基于Apache Spark的自动化机器学习库，使用Scala编写，旨在提高开发效率。它提供类型安全、模块化和可重用的API，使用户能快速构建生产级机器学习应用，无需深厚的机器学习知识。该库显著减少模型调优时间，同时实现高精度。

Epsilla，这款开源矢量数据库以其高性能的向量检索、成本效率及可扩展性而备受欢迎。拥有完整的数据库管理系统功能并支持深度学习与自然语言处理查询，Epsilla同时实现云原生的无服务器多租户架构，并与多种生态系统无缝集成。

Yoha是一款适用于实用场景的手部追踪引擎，支持多种手势检测，提升应用的交互性。通过TensorFlow.js进行浏览器推理，目前支持21个2D关键点坐标检测、手势检测和手部方向检测等功能。虽然Yoha处于beta阶段，移动设备性能有限，但在桌面设备上有良好的实时体验。未来将添加更多语言支持和功能，适合希望增强用户互动的开发者。

该项目包含两个应用程序：手动操控器和动画师。手动操控器通过调整滑块为动漫角色摆姿势；动画师利用网络摄像头捕捉人类头部运动，并同步到动漫角色。项目需要高性能Nvidia GPU和特定的依赖项，支持在Google Colab上运行。用户也可以使用Anaconda重建Python环境，并下载所需模型和数据进行演示。

LLM Scraper 是一个 TypeScript 库，使用 LLM 从网页提取结构化数据。支持本地和多种 AI 提供商，提供代码生成功能，基于 Playwright 框架，支持四种格式模式。使用 Zod 定义模式，确保全面的类型安全性。适用于需要高效数据提取和代码生成的开发者。

Fairlearn是一个Python包，帮助开发者评估和缓解AI系统中的不公平问题。它提供缓解算法和模型评估指标，并附有Jupyter笔记本示例。Fairlearn侧重于群体公平性，评估并比较模型对不同群体的影响，提供多种解决不公平问题的策略，使用户在不同AI任务中找到最佳平衡。

Cloudflare Workers AI支持快速搭建轻量化多模态AI平台，提供Serverless部署，无需服务器。支持ChatGPT、Gemini Pro、Stable Diffusion、llama-3和通义千问等模型，具备访问密码和本地存储聊天记录功能。详细的部署说明和环境变量设置指南，支持Docker、Deno Deploy和Vercel等多种部署方式。

XMage是一个Magic卡牌游戏引擎，支持在线对战和AI对战，包含超过25000张独特卡牌和65000多个版本。玩家可以在单人或多人模式中进行比赛，并创建自定义卡组。该引擎支持Windows、Linux和MacOS，拥有强大的卡组编辑器和服务器选项，适用于各种赛事。

CTransformers提供Python接口，通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型，如GPT-2、GPT-J、LLaMA等，并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项，适合高性能自然语言处理任务。

VSCode插件提供一键注释、代码转换、UI图生成代码和AI批量处理文件功能，提高开发效率。主要功能包括代码转换、代码查看辅助、一键粘贴智能转换、AI批处理、变量命名建议和自定义AI命令。安装步骤简单，只需在VSCode扩展市场搜索并安装插件。欢迎项目贡献，详见贡献指南。项目基于MIT许可协议开源，更多更新请参阅CHANGELOG。

Bytom是一种区块链协议，支持用户定义、发行和转移数字资产。其官方golang实现提供关键管理、账户及资产管理、交易发送等功能，可通过Homebrew或源码安装。项目正在积极开发中，提供详细的安装和运行指南，并欢迎社区贡献。