机器学习系统导论

人工智能（AI）课程、书籍、视频讲座与论文的精选列表

ARIS ⚔️（自动睡眠研究）——仅需 Markdown 的轻量级自主机器学习研究技能：跨模型评审循环、想法发现与实验自动化。无框架、无锁定——兼容 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任意 LLM 智能体。

Triton推理服务器提供优化的云端和边缘推理解决方案。

在任何AI基础设施上运行、管理和扩展AI工作负载。使用统一系统访问和管理所有AI计算资源（Kubernetes、17+云平台或本地部署）。

Ultralytics YOLO 🚀

Ultralytics YOLOv5 在 PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 中的实现

我们为您打造可复用的计算机视觉工具。💜

fastai深度学习库

ONNX Runtime：跨平台高性能机器学习推理与训练加速引擎

《PyTorch深度学习：从零到精通》课程资料

Burn是下一代深度学习框架，在灵活性、效率和可移植性方面毫不妥协。

一套关于前沿计算机视觉模型与技术的教程合集，涵盖从ResNet等基础架构到YOLO11、RT-DETR、SAM 2、Florence-2、PaliGemma 2和Qwen2.5VL等尖端模型的全方位探索。

使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习的代码仓库

具备容错能力、高度可扩展的GPU编排系统，以及专为训练数十亿至数万亿参数模型设计的机器学习框架

本仓库旨在为机器学习初学者或准备进行相关学习的人提供帮助

使用PyTorch从零开始逐步实现一个推理大语言模型

面向LLVM与MLIR的高性能自动微分框架。

AI 编排框架，用于构建可定制、生产就绪的 LLM 应用。将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到可与数据交互的流水线或智能体。凭借高级检索方法，特别适用于构建 RAG、问答系统、语义搜索或对话式聊天机器人

Graph Neural Network Library for PyTorch