Deep-Learning开源项目 – 深度学习项目与实践教程

Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。

本项目为2024年PyCon会议准备，提供关于现代深度学习基础知识及PyTorch的深入教程材料，旨在帮助参与者掌握深度学习的核心概念和实用技能。

PyTorch实用教程（第二版）：面向深度学习工程师的全面指南，覆盖从零基础到项目应用和工程化部署的各个阶段，旨在帮助读者轻松掌握PyTorch的使用

该项目是一个处理大规模航拍照片配准的算法，基于SURF特征、RANSAC算法和PyTorch autograd，能够高效地对历史航拍照片进行拼接和分析。

Modular Diffusion 是一个易于使用的模块化 API，旨在使用 PyTorch 设计和训练自定义扩散模型，适合多种应用场景，包括图像生成和去噪处理。

RunPod是一个全球分布的云平台，专门用于运行AI推理和训练。它提供GPU实例，支持流行的框架如TensorFlow和PyTorch，使得AI工作负载的处理变得简单便捷。用户可以通过注册账号并登录，部署基于容器的GPU实例，选择不同的GPU类型和区域以满足特定需求。RunPod还提供无服务器GPU计算、各种应用的AI端点以及增强隐私和安全性的安全云选项。

本课程讲述量化基础知识，旨在帮助开发人员压缩模型以便在消费者硬件上运行。

AnyModal是一个基于PyTorch的灵活多模态语言模型框架，支持轻松集成图像、音频等多种输入模态。它提供了模块化的架构设计，便于添加新的输入模态处理器和分词器，并拥有丰富的预训练模型库。AnyModal框架将多种输入模态直接融入大语言模型，适用于多模态数据的复杂任务。

traiNNer是一个基于PyTorch的深度学习框架，旨在实现图像和视频的超分辨率、恢复以及图像到图像的翻译。它提供了灵活的模型结构，支持多种功能，适用于不同的图像处理需求。

typical-sampling 是一个为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进自然语言处理工具，支持典型采样算法，旨在优化模型训练和推理过程，提供易于集成的 API 以提升开发效率。

这是一个包含多个基于PyTorch的深度学习应用的库，旨在为圣路易斯华盛顿大学课程提供教育资源和实例，帮助理解深度学习概念。

TorchCP是一个基于PyTorch的Python工具箱，旨在支持深度学习模型的保形预测研究，提供多种分类和回归方法。

展示如何使用 TensorFlow 生态系统从 Transformers 构建视觉模型的机器学习管道，支持完整的 MLOps 流程，集成模型管理和监控功能。

smalldiffusion 是一个用于训练和采样扩散模型的简单易读的代码库，支持从最简单的玩具模型到最先进的预训练模型的实验。其核心代码只有不到100行，基于PyTorch框架，非常适合快速理解和实验。

一款基于TensorFlow和Ray实现的自弈德州扑克AI，提供清晰的代码基础，用于在德州扑克类游戏中应用无模型自对弈强化学习方法，旨在复现AlphaHoldem的结果。