AI Gateway-轻松接入多种大语言模型

简单图片重描述：一款利用vllm技术为大型网络数据集的图片自动生成描述并保存结果的工具，适用于图像生成社区，支持多GPU优化和水印检测。

awesome-gpt4是一个精心整理的资源列表，包含与GPT-4相关的优秀资源、使用案例和演示，旨在帮助开发者和研究人员轻松获取最新信息和应用场景。

Inpaint-iOS是一款基于CoreML技术的免费开源修复图片应用，支持在iPhone、iPad和MacBook上使用，具备本地处理能力，无需依赖服务器，用户可以自由修改和分发该项目，提供友好的用户界面。

Lotus 1-2-3 for Linux是Lotus 1-2-3的本地移植版本，旨在为Linux用户提供强大的电子表格功能，兼容Lotus 1-2-3 v3的功能，支持电子表格、图表和数据分析，并提供用户友好的界面。

由微软开发的工具，旨在简化创建、管理、调试和评估大型语言模型（LLM）提示（prompts）的过程，提高开发者的工作效率和生产力。

专门整理和总结全球中文大语言模型（LLM）资源的项目，包括数据、微调、推理、评估、体验、RAG、Agent、搜索、书籍和课程等方面的资源

MIMIC-IT：多模态上下文指令调优，展示了一个包含 280 万个多模态指令-响应对的数据集，以及从图像和视频中派生的 220 万个独特指令。

基于扩散模型的控制与规划教程，深度学习在控制和规划中的应用指南，通过扩散模型生成样本，解决多模态分布匹配问题，提高训练稳定性和可扩展性。

这是一个用Java开发的开源项目，是一个聊天机器人。项目使用了Spring Boot 3和JDK 17技术，并支持AccessToken和ApiKey两种模式。

一个魔改版的llama2.c，旨在利用1998年的计算机硬件（Intel Pentium II CPU + 128MB RAM）在Windows 98系统上运行大模型。

LLMPlus是一个Python包，旨在帮助开发者使用本地的大型语言模型（LLMs）来构建AI应用。它提供了简洁的接口，以便进行提示工程，支持加载LLM模型、嵌入模型和向量数据库的类。通过自定义提示工程和RAG技术，开发者可以轻松创建LLM应用。

GRDN是一款专注于花园优化和植物管理的应用，旨在通过智能分析和建议帮助用户更好地规划和维护他们的花园。

一套全新的轻量级、多语种支持的语言模型，专为推理、编程和工具使用设计，可在计算资源受限的环境中运行，适合企业使用和定制

一个用C语言编写的自举C编译器，能够编译自身代码。输出x86-64汇编代码，虽然未经优化但适合教学用途。

Open World Tracking项目支持在开放世界环境中进行物体跟踪，旨在提高跟踪系统的灵活性和适应性。

一个用于学习数据库系统的教程，帮助用户理解数据库的基本原理和实现。该项目实现了一个简单的关系数据库，支持基本的SQL查询，提供高效的数据存储和检索机制，并包含多个示例和测试用例，易于扩展和修改，适合初学者和有一定基础的开发者。

mistral-haystack集合 - Mistral与Haystack结合，旨在构建出色的检索增强生成(RAG)流水线，提供多种笔记本和资源，便于开发者实现高效的信息检索和生成任务。

一个机器学习算法的实现项目，专注于使用numpy库从零开始构建神经网络和Transformer模型，旨在帮助理解和学习机器学习的核心概念