LogitsProcessors Zoo-NVIDIA的LLM输出控制工具集

MiniMind是一个大语言模型教学项目，完全从0开始，用最快仅3小时训练出仅为26M大小的微型语言模型，旨在降低学习大语言模型的门槛。该项目改进自DeepSeek-V2和Llama3结构，涵盖数据处理、预训练、SFT和DPO的全部阶段，并支持混合专家模型。作为一个开源项目，MiniMind非常适合作为大语言模型的入门教程。

Lagent是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体框架，旨在支持用户快速将大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。它的设计简洁，易于使用和扩展，适合各种应用场景。

diffuzers是一个用于🤗扩散模型的Web用户界面，致力于为用户提供简单易用的工具，以便轻松创建和处理图像。它支持多种扩散模型，用户可以实时预览生成的结果，并且能够与其他工具进行无缝集成。

Hiera是一个层次化视觉变换器，专注于视觉任务，优化性能并避免不必要的复杂性。

katakomba是一个开源项目，旨在为NetHack游戏提供数据驱动的基准测试工具。该项目包括30多个标准化数据集和基于循环的离线强化学习基线模型。这些工具可以用来评估和比较不同算法在NetHack游戏中的表现。这对于机器学习领域的研究人员和开发者来说是非常有帮助的。

Efficient Recorder是一个开源的、注重隐私保护的数据捕捉工具，旨在提供一个电池友好的解决方案，用于屏幕、系统音频和麦克风录音，并将录制的数据流式传输到任何兼容S3的云存储服务中。

LLM大型语言模型笔记，包含年份、论文、代码等信息，帮助您了解各个模型的发展历程和应用

该项目提供了一个完整的管道，用于在消费级硬件上微调ChatGLM LLM，结合了LoRA（低秩适应）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，旨在提升ChatGLM的能力，使其类似于ChatGPT。

一个让ComfyUI中的提示更加丰富的增强工具，能将简短的提示转化为更详细、描述性更强的内容，提升工作效率和用户体验。

一门全面的大型语言模型（LLM）免费学习课程，教授如何构建生产级别的 LLM 和基于 LLM 的检索增强生成（RAG）系统。课程内容涵盖系统设计、数据工程、特征管道、训练管道和推理管道等方面，通过实践学习数据收集和存储、数据准备、LLM 微调和 RAG 部署，并提供 LLMOps 的最佳实践。所有实践涉及的代码可在 GitHub 仓库中找到。

基于LangChain Python和Next.js构建的生成式UI web应用，提供构建生成式用户界面的模板，支持使用Shadcn构建UI组件，集成了OpenAI API和LangSmith SDK。

Kimi k1.5 是一款多模态推理模型，能够在短期和长期上下文推理中表现出色，在各种任务中实现了最先进的性能。该模型支持长达128k个标记的上下文扩展，通过强化学习优化策略，结合文本和视觉数据进行联合训练。

AI Crash Course 是一个为期两周的学习项目，旨在帮助学习者快速掌握人工智能的基本知识和前沿研究。该课程涵盖了从基础模型到实际应用的多个方面，并提供多种学习材料，包括视频、论文和网站，帮助用户高效获取AI领域的最新信息。

这个开源项目是一个自然语言UI编程工具，它利用gpt-3.5技术，可以通过自然语言生成前端界面。目前只是一个demo，但未来可能会应用于更广泛的编程场景。

TaiChi是一个开源库，专注于少样本学习，可以支持多种自然语言处理任务，具有灵活的API设计和强大的可扩展性，适合研究者和开发者使用。

tiktoken 是一个用于处理文本的开源工具，专为 OpenAI 的大型语言模型（LLM）设计，能够高效地将文本转换为 token，并支持多种编码方式，兼容不同的 OpenAI 模型。它还提供了批量处理能力，便于用户进行大规模数据的处理和分析。

一个基于Docker的macOS虚拟机项目，旨在提供在Docker环境中运行macOS的能力。支持近乎原生的OSX-KVM性能，X11转发，CI/CD功能，易于设置和部署，并支持多个macOS版本。

socketify.py是一个为PyPy3和Python3提供WebSockets和高性能Http/Https服务器的项目，旨在让开发者能够轻松创建高效的网络应用。