LLM Prompt & Model Playground 是一个让用户可以并排测试两个LLM提示、模型或配置的工具。它支持多种输入的实时测试，极大地加快了提示和模型的测试过程，并且提供了慷慨的免费使用额度。该项目由Context.ai开发。

OpenPipe是一个自托管的平台，旨在以数据驱动的方式快速生成、测试和比较LLM提示。用户可以轻松地在不同模型之间翻译提示，从而优化模型的表现。

PromptJoy是一个开源工具，主要用于记录LLM请求以便检查输出，并且能够轻松进行A/B测试，以找出最佳提示。

Promptfoo是一个专门为测试和增强语言模型数学（LLM）提示而设计的库，提供强大的工具来评估提示质量和模型输出，从而提升结果。

Navan.ai是一个无代码平台，允许开发者和企业在几分钟内构建和部署计算机视觉AI模型，节省高达85%的开发时间和成本。用户可以通过nStudio快速构建模型，通过nCloud将模型部署到云端，并获得推理API。此外，用户还可以选择使用预训练的视觉AI模型，如人脸检测等。

Zeta是一个高性能的AI模型构建框架，采用模块化和可重用的构建块，能够比PyTorch、TensorFlow等框架快80%。它旨在提高开发效率，降低学习曲线，适合各种规模的机器学习任务。

LLMParser是一个简单灵活的工具，旨在利用大语言模型从文本中进行分类和提取结构化数据。它支持多种文本格式，能够从非结构化文本中提取有用的信息，同时提供用户友好的接口和配置选项，以便用户轻松上手和定制自己的数据处理需求。

该项目旨在使用笔记本电脑在0.76秒内训练神经网络，使其在MNIST数据集上的准确率达到99%。

Function Calling Studio 是一个允许用户构建和测试函数调用方案的平台。用户可以设置函数及其参数，并一次性运行一组测试提示。这使得用户能够快速迭代他们的函数并观察其性能。

Autoblocks是一个全栈的LLMOps解决方案，帮助团队理解和提高AI产品的准确性。它提供评估、实验、数据管理、提示版本控制、生产可观测性等功能，旨在增强GenAI用户体验。

Airtrain.ai LLM Playground是一个无代码的平台，可以同时对多种开源和专有LLM（如Claude、Gemini、Mistral AI、OpenAI模型、Llama 2、Phi-2等）进行质量、性能和成本的检查与比较。该平台旨在为用户提供简便的工具，以便在选择合适的语言模型时做出明智的决策。

Punica 是一个工具，旨在将多个经过 LoRA 微调的语言模型整合在一起，简化管理和调用，提供灵活的模型组合和优化的性能响应。

The Interactive Transformer是一个可视化界面，旨在帮助用户理解和解释Transformer模型。该工具提供了交互式的可视化功能，使用户能够实时操作模型参数，并支持多种Transformer模型，具有直观的用户界面和详细的模型组件及机制解释，是学习和研究Transformer的重要工具。

开源的提示工程平台，旨在帮助开发者和产品团队更容易地构建和管理 AI 特性，提供协作管理、测试、性能分析和实时评估等功能，支持云端和自托管两种部署方式

ChatLM-mini-Chinese是一个中文对话0.2B小模型，旨在整理生成式语言模型的训练流程，包括数据清洗、tokenizer训练、模型预训练、SFT指令微调、RLHF优化等。

AI提示语是一个无需编程即可访问大型AI模型的平台。它允许用户进行实时数据训练，并提供实时预览和调试功能，支持共享和重用提示语，从而提升AI应用的效率和灵活性。

Spin 是一个开源框架，用于构建和运行基于 WebAssembly (Wasm) 的事件驱动无服务器应用。Spin 利用 Wasm 的沙盒、安全、可移植和快速特性，使得应用在毫秒级的冷启动时间内运行，无需保持应用“热”状态。

HF-LLM.rs 是一个命令行工具，旨在便捷地访问 Hugging Face 托管的大型语言模型（LLM）。该工具支持用户选择不同的模型，提供输入提示功能，以及实时输出流和聊天模式，适合开发者和研究人员使用。