Awesome-Medical-Healthcare-Dataset-For-LLM-医疗健康领域的LLM数据集汇总

基于 OpenAI LLM 的强大网络爬虫工具，能够智能地理解和解析网页内容，提供简单易用的可视化界面。

基于 Rust 和 ffmpeg 的视频解码库，旨在快速解码视频，特别适用于机器学习场景，在机器学习领域处理视频数据时，能高效地加载视频片段，避免了不必要的全视频解码，大大节省时间和资源

这个开源项目是一个基于OpenAI的ChatGPT API的web版本ChatGPT应用程序，能够让用户免费与ChatGPT API互动，并且是一个机器学习相关的开源项目。

一份PaaS教程，指导如何基于K8s(Kubernetes)部署成PaaS/DevOps(一套完整的软件研发和部署平台)。

GPUStack是一个开源的GPU集群管理器，专为运行大型语言模型(LLM)设计，支持多种硬件平台，提供轻量级的Python包和OpenAI兼容API，旨在简化用户和API密钥管理，并实时监控GPU性能和利用率。

Progress Table 是一个命令行工具，可以将你的进程状态转化为清晰美观的表格展示，适合追踪多个指标，特别为机器学习设计，提供直观易读的状态展示，告别混乱日志，让输出更专业整洁。

MultiNeRF是一个代码发布项目，支持Mip-NeRF 360、Ref-NeRF和RawNeRF，旨在实现360度场景的表示。该项目允许用户生成3D场景，并在不同视角下进行新颖的视图合成。

该项目提供了一种利用多模态半监督学习进行文本识别的方法，结合了标记和未标记数据以提高识别精度。

Babagaboosh是一个简单的应用，允许用户与OpenAI的GPT-4进行自然语言的口头对话，支持多种语言的语音输入和输出，并提供实时反馈和交互，旨在提供用户友好的体验。

xCodeEval是一个大规模多语言多任务基准，用于评估代码理解、生成、翻译和检索的能力，旨在为研究和开发提供支持。

一个专注于挖掘多模态视觉语言模型潜力的开源项目，支持从2B到34B不同规模的密集和MoE大型语言模型，具备图像理解、推理和生成的能力。

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。

一个使用langChain实现自然语言转SQL的项目，使用户能够通过自然语言查询数据库。

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。

LLaVaVision是一款类似AI 'Be My Eyes' 的Web应用程序，利用llama.cpp后端提供高效的视觉辅助服务，旨在帮助视力障碍用户通过实时图像识别与远程志愿者互动，提升生活质量。

Model Context Protocol(MCP)的官方Python SDK，提供了标准化的LLM上下文交互接口，支持构建MCP客户端和服务器，管理资源、提示和工具，并支持多种传输协议，能有效处理MCP协议的消息和生命周期事件。

Ratchet是一个用于通过版本固定来保护CI/CD工作流的工具，旨在防止因版本更新而引发的破坏性变化。它可以轻松集成到现有的工作流中，支持多种包管理器，并提供可定制的配置选项。

FaceChain是一个结合多种定制的图像生成模型与面部理解模型的个性化肖像生成框架。它允许用户仅通过少量肖像图像生成真实的个性化肖像，并结合面部检测与属性识别等技术，提升生成效果与质量，同时支持多种风格的调整，具有很高的灵活性。