Keras

Python版本的TensorFlow深度学习API

一个基于NumPy从零开始构建的深度学习框架，旨在用于教育目的，附带详细的文档和单元测试。

开源机器学习框架

动手学深度学习的教材和课程

carefree-flow是一个基于OneFlow的深度学习库，旨在简化模型构建与训练过程，提供高效的计算性能和友好的API设计，支持动态计算图，适合开发者快速原型和高性能训练需求。

Okrolearn是一个由Okerew创建的机器学习库，旨在简化机器学习模型的构建和训练过程。它提供了一系列工具和功能，帮助开发者快速实现和优化机器学习算法，适用于研究和实际应用。

LLime通过深入理解企业数据，设计个性化的AI助手，帮助提升团队生产力，推动数据驱动决策。

Megatron-LLM是一个专为大规模分布式训练设计的库，旨在高效支持语言模型的预训练和微调。它提供灵活的模型架构配置，并支持多种优化算法，使得用户可以根据需求进行优化和扩展，同时易于与其他深度学习框架集成。

NVIDIA free-threaded-python 提供了一个无全局解释器锁（GIL）的 Python 环境，集成了 NVIDIA 的深度学习库，旨在为 Python 生态系统中的并发执行迈出一步。该项目通过消除 GIL 限制，提高 Python 在多线程环境下的性能，并且易于与现有的 Python 项目集成，为开发者提供了更高效的多线程应用解决方案。

UC伯克利研究推出的深度学习框架

Contentable.ai是一个端到端的生成式AI测试平台，帮助用户在选择采用前对多个AI模型进行A/B测试。用户可以在一个屏幕上通过一次点击对比速度、成本和输出，同时支持所有主要的AI供应商。

Train A Model是一个平台，用户可以轻松快速地训练自己的Stable Diffusion模型，特别适用于Dreambooth应用。用户可以上传自己的图片，无需GPU或任何机器学习经验，即可训练自定义模型。平台支持上传超过10张高质量图片，经过裁剪后提交进行训练，最终用户将在24小时内收到可用于Stable Diffusion的模型文件。

A.I Framewerks是一个强大而全面的人工智能框架，旨在帮助开发者轻松创建和部署AI模型。它提供广泛的功能和工具，以加速开发过程并提高性能。

LangPort是一个开源的大型语言模型服务平台，旨在提供超快的LLM推理服务，支持Huggingface transformers及多种语言模型，具有易于扩展的特性。

在本地计算机上微调 LLAMA-v2（或任何其他 LLM）的最简单方法，提供用户友好的界面和高效的训练过程，支持多种语言模型，方便用户上传数据并进行微调。