Deep Learning Applications-基于PyTorch的深度学习应用库

LangChain推出的标准化LLM代理API协议，提供了Runs(执行)、Threads(多轮对话)、Store(长期记忆)三大核心功能模块，实现了代理服务的框架无关部署标准。

python-mammoth是一个功能强大的文档转换库，能够将Word文档转换为HTML格式。它不仅比pydocx更实用，还支持JavaScript和命令行接口（CLI），适合各种开发需求。

M-AILABS语音数据集：免费提供用于语音识别和语音合成的大型语音数据集，旨在帮助企业和开发者更好地利用人工智能和机器学习技术。

一个 Transformer 可视化交互式学习工具，通过输入文本实时观察各个组件如何处理，最终预测下一个 Token。

MagicMirror是一个开源免费的AI换脸工具，支持一键换脸、发型和穿搭，用户无需复杂配置即可使用。该项目提供简便的安装包，安装包大小不到10MB，且完全支持本地操作，确保用户隐私安全，适合普通电脑运行，甚至不需要GPU。

代表性LLM文本数据集大列表，包括预训练语料库、微调指令数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集

基于电子表格的深度学习模型可视化工具，帮助理解GPT内部机制，实现模型结构和数据流的可视化配置。

ZenBytes是一个关于如何通过ZenML及其各种集成来实现MLOps的简单指南，提供全面的教程和文档，支持多种机器学习框架和工具，帮助数据科学家和工程师更好地协作和部署机器学习模型。

crystalcoder-data-prep是为CrystalCoder 7B LLM准备训练数据的代码，涵盖数据下载、token化、序列拼接、FIM增强和数据混洗等多个步骤，旨在提高模型训练的效率和效果。

UltraChat是由清华团队基于Scalable Diverse方法构建的开源对话语言模型，凭借其在多轮对话中的卓越表现，在斯坦福大学的评测榜单中脱颖而出，成为得分超过80的唯一开源模型。该模型利用大规模、高质量、高度多样化的多轮指令数据进行训练，并在AlpacaEval评测集及自建评测集上表现出色，最高胜率可达98%。UltraChat致力于推动大模型对齐技术的发展，为各种自然语言处理任务提供强有力的支持。

EvolKit是一个创新框架，旨在自动增强用于微调大型语言模型（LLMs）指令的复杂性。

Turndown 是一个将 HTML 代码转换为 Markdown 代码的 JavaScript 工具库，能够高质量处理复杂的 HTML 页面，支持多种标签和属性，易于集成且具有强大的可定制性。

一个基于MuJoCo的项目，旨在实现高效的接触动力学模拟，特别适用于机器人手臂和抓取任务的研究。

一个 Kubernetes Ingress Controller，允许用户将 Kubernetes 内的 HTTP 服务直接暴露到公网，而无需公网地址、跳板或内网穿透。

这个项目专注于Tokio框架的异步编程，深入讲解异步I/O、任务调度、并发控制等核心概念，适合初学者和中级开发者，通过丰富的示例代码和实践经验帮助开发者掌握异步编程的技巧。

AI-Code-Convert是一个利用GPT技术进行代码翻译的项目，支持不同编程语言之间的转换，同时能够将自然语言描述转换为相应的代码，提供高质量的代码生成，并具有用户友好的界面和强大的可扩展性。

CrossQ项目旨在通过在深度强化学习中应用批归一化技术，提高样本效率并简化模型设计，助力研究者和开发者更有效地构建和训练强化学习模型。

在MiniGPT4的基础上对齐了Qwen-Chat语言模型，使用高质量的指令微调数据，通过单阶段预训练达到了很好的效果。