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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

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

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

Invoke是面向Stable Diffusion模型的领先创意引擎，助力专业人士、艺术家和爱好者运用尖端AI驱动技术生成与创作视觉媒体。

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

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

scikit-learn：Python机器学习库

Qlib是一款面向AI的量化投资平台，其目标是从创意探索到生产部署的全流程，通过人工智能技术赋能量化研究。该平台支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习，并现已集成https://github.com/microsoft/RD-Agent以实现研发流程的自动化。

人工智能（AI）课程、书籍、视频讲座与论文的精选列表

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面向所有人的深度伪造软件

从头开始机器学习。机器学习模型和算法的基本 NumPy 实现，重点是可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。

按模型组织的尖端深度学习脚本——易于在企业级基础设施上进行训练和部署，并具备可复现的准确性与性能。