huggingface/evaluation-guidebook-大型语言模型评估指南

qlora-pipe是一个开源脚本，旨在通过在四块4090 GPU上进行定制训练，以高效的方式训练大型语言模型（LLM）。它支持多块GPU的并行训练，并提供多种配置选项以优化训练流程，确保用户能够根据不同的需求灵活调整训练参数。

微软开源的多语言翻译工具，基于Azure AI服务，只需一条命令即可完成项目的多语言本地化。支持Markdown文件和图片中文本的自动翻译，保持原有格式，使用Azure OpenAI和计算机视觉服务提供高质量翻译。

这是一个包含所有人工智能生成图片工具的合集开源项目，还包括了多种后期处理工具。

Blitz 自称为 Next.js 缺失的全栈工具包，它弥补了 Next.js 的不足，提供了经过实战检验的库和约定，用于交付和扩展应用程序。

ffsend 使用一个简单的命令，通过安全、私有和加密的链接，从命令行轻松安全地共享文件和目录。文件使用 Send 服务共享，最大可达 1GB。其他人可以使用此工具或通过他们的网络浏览器下载这些文件。

zhihu-ai-qa项目汇集了超过1000个关于人工智能的热门问答，提供便捷的查询和获取接口，并支持多种分类和标签筛选，旨在高效抓取和存储相关数据。

EurekaLabsAI的n-gram语言模型：基于统计学原理的文本生成工具，通过学习字符序列的概率分布来生成新文本，适用于自然语言处理和机器学习的基础训练。

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。

FastChat是一个基于Llama-2构建的对话生成项目，支持32k的上下文长度，旨在提供高效的对话生成能力，适用于多种应用场景。它是一个开源项目，易于自定义和扩展，适合开发聊天机器人和进行自然语言处理任务。

大型语言模型微调用高质量数据集大列表，帮助提升模型的准确性和多样性，使其更好地理解和执行指令。该项目提供了丰富的高质量数据集，支持不同语言模型的微调需求，适合研究人员和开发者使用。

Neural Corpus Indexer 是一个用于文档检索的神经网络索引器，旨在提高信息检索的效率，能够轻松处理大型语料库。

Criterion是一个面向21世纪的跨平台C和C++单元测试框架，支持Windows和Linux等多种平台，提供轻量级易用的API，能够并行执行测试，并自动生成测试报告，具备可扩展的测试用例结构。

这个开源项目是一个客户端脚本，用来备份ChatGPT对话记录。通过这个脚本，用户可以备份自己的整个ChatGPT对话历史。它是一个支持开源和机器学习的项目。

Flex 是一个强大的工具，能够将用户用自然语言编写的描述转换为高效的可执行代码。它支持多种自然语言输入，具备良好的扩展性和用户友好的命令行界面，能够为开发者提供实时编译和错误处理反馈。

RAGoon是一个用于批量生成嵌入、极速基于Web的RAG和量化索引处理的高级库，旨在提升语言模型的性能。它通过搜索查询、网页抓取和数据增强技术，为用户提供上下文相关的信息，帮助更好地理解和利用数据。

Iced 是一个基于 Elm 的理念构建的 Rust 跨平台 GUI 库，旨在提供一种简单而灵活的方式来创建用户界面。它支持响应式编程，确保类型安全，并能够跨平台运行，适用于桌面、Web（通过 WASM）和移动设备的应用开发。

Higress：以开源 Istio 与 Envoy 为核心构建的下一代云原生网关，提供强大的服务网格功能，支持多种协议和服务发现，集成流量管理与安全策略，并具备可视化监控和日志功能。

SplattingAvatar是一个基于网格嵌入的高斯散射技术的项目，能够实时生成高质量的人类头像，适用于虚拟和增强现实应用以及动画和游戏开发。