llama2.py-一款简单易用的Llama 2推理工具

Mercury是一个强大的工具，允许用户训练自己的自定义GPT模型，并能够与任意文档或网站进行对话。用户可以上传文件或爬取网页内容，Mercury会根据这些内容进行训练，从而提供个性化的交互体验。

Rebuff是一个还处于原型阶段的新型语言模型提示防注入系统，具有四层防护机制，包括启发式过滤、基于LLM的检测、向量数据库和Canary tokens。

RaySystem 是一个灵活且可扩展的框架，用于基于 Ray 构建分布式应用。它支持多种分布式计算模型，具有高效的资源管理和易于集成的 API，适合不同规模的应用。

这个开源项目提供了ChatGPT，一个可以进行人工对话的聊天机器人。此外，项目还可以使用算法和数据结构来测试ChatGPT的解题技能。用户可以将问题输入到ChatGPT中，然后ChatGPT会进行计算并给出答案。这个项目的论文详细介绍了ChatGPT的实现和应用，同时还提供了一个对话式库来帮助ChatGPT进行解题。值得注意的是，这个项目似乎是基于3.5版本而不是GPT-4版本的ChatGPT。

flux-fine-tuner是一个为ostris/ai-toolkit提供Cog封装的项目，支持flux模型的后训练Cog推理，旨在简化模型推理流程，并与现有工具高度兼容。

Ruined Fooocus是一款兼容多种Flux Checkpoints的工具，旨在帮助用户制作Kris Wu (Wu Yi Fan) 的写真照。该工具支持Civitai.com的checkpoint和LORAs，并提供AI推荐功能，以帮助用户选择合适的checkpoint和LORAs，从而节省试错时间，提高制作效率。

一个由SOTA AI模型驱动的免费开源图像清理工具，帮助你擦除图片中你不想要的内容，移除背景、面部修复等工作。

fzf 是一个交互式 Unix 命令行过滤器，能够对任何列表进行模糊搜索，包括文件、命令历史、进程、主机名、书签、git 提交等，具有高效的性能和可自定义的界面。

这是一个精心策划的关于GPT、ChatGPT、OpenAI、LLM等相关项目和资源的集合。

PandaGPT整合了Meta的ImageNet和开源大语言模型Vicuna，实现了LLM的多模态输入和输出，能够处理图像与文本的联合任务，提供用户友好的界面，便于社区的贡献和扩展。

LLMPruner是一款专为大语言模型设计的裁剪工具，旨在优化模型性能并减少其参数量。它支持多种模型架构，并提供可视化工具，方便用户了解模型结构和裁剪效果，易于与现有机器学习工作流集成。

Simple-SimCSE是SimCSE模型的简单实现，支持无监督和有监督的训练方法，易于与流行的深度学习框架（如PyTorch）集成，并允许自定义训练和评估设置。

Pretty Jupyter 是一个工具，可以将 Jupyter Notebook 转换为美观的动态 HTML 报告，用户可以选择是否显示代码，支持多种格式，易于定制和扩展。

Noisy-Model-Learning项目旨在理解和缓解在下游任务中预训练过程中的标签噪声影响，从而提高模型在实际应用中的性能。该项目通过分析标签噪声对模型学习的影响，提出有效的策略和方法，以帮助研究人员和开发者在处理带有噪声标签的数据集时，提升模型的准确性和可靠性。

pdftris是一个在纯PDF文件中实现的互动俄罗斯方块游戏，用户可以直接在浏览器中运行，无需安装任何软件，依赖于现代桌面浏览器的PDF引擎（PDFium 和 PDF.js）。该项目还提供了PDF演示文件，方便用户体验游戏。

ark-nlp是一个旨在收集和复现学术与工作中常用的自然语言处理模型的平台，支持多种NLP任务，并提供丰富的预训练模型，适合研究人员和开发者使用。

利用AI协助软件设计和开发的工具，通过与用户的交互对话逐步捕获设计规范，而不是依赖单一提示，用户可以在命令行界面或Streamlit应用程序中使用它。

RenderCV是一个基于LaTeX的简历框架，支持多种主题和格式，用户可以通过YAML输入文件生成高质量的简历，包括PDF、Markdown、HTML和PNG格式。同时，它提供了自动化工具用于更新简历，并允许用户对LaTeX代码进行完全控制，确保灵活的模板定制和高质量的输出。