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企业级生产就绪的多智能体编排框架。官网：https://swarms.ai

RF-DETR是由Roboflow开发的实时目标检测与分割模型架构，在COCO数据集上达到最优水平，专为微调设计

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

🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架，支持推理与训练全流程。

Graph Neural Network Library for PyTorch

吴恩达机器学习课程个人笔记

包含吴恩达教授2022年斯坦福大学与Deeplearning.ai联合推出的Coursera机器学习专项课程解答与笔记

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

灵活强大的框架，用于管理多个AI智能体并处理复杂对话

一个基于机器学习的视频超分辨率和帧插值框架，始于2018年Hack the Valley II黑客松。

规模最大的PyTorch图像编码器/骨干网络集合。包含训练、评估、推理、导出脚本与预训练权重——支持ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer（ViT）、MobileNetV4、MobileNet-V3和V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt等模型

构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台

20多个高性能大语言模型，附有预训练、微调和规模化部署的方案

从一个 YAML 微调 LLM。层流在 4 GB 笔记本电脑 GPU 上训练 8B 模型。

支持GPU强力加速的Python张量与动态神经网络库

🤗 最大的 AI 模型即用数据集中心，提供快速、易于使用且高效的数据操作工具

⚡ TabPFN：表格数据基础模型 ⚡