从自动微分开始完全从头开始GPT-2训练，一个快速且功能完备的深度学习库，使用Python和NumPy编写

开源机器学习框架

eigenGPT是一个基于C++的高效实现，旨在提供简化的GPT2架构，易于理解和扩展，适合嵌入式系统和资源受限环境。

JFLUX是Black Forest Labs的Flux.1系列模型的JAX实现，支持FLUX.1的多个变体，并鼓励社区参与进一步的性能优化和功能增强。

carefree-flow是一个基于OneFlow的深度学习库，旨在简化模型构建与训练过程，提供高效的计算性能和友好的API设计，支持动态计算图，适合开发者快速原型和高性能训练需求。

H2O.ai的开源大语言模型GPT项目，旨在创建世界上最好的开源GPT模型，提供强大的自然语言处理能力，支持多种任务，适用于大规模应用。

Neuralhub是一个先进的平台，旨在简化和增强深度学习和AI开发过程，适用于AI爱好者、研究人员和工程师。它提供了一个全面的环境，支持创建、实验和创新，致力于推动AI研究的民主化。

PyTorch3D是一个用于3D计算机视觉和图形的库，使用户能够轻松实现和实验3D深度学习模型。

Shumai是一个开源的、快速的、网络连接的可微分张量库，适用于TypeScript和JavaScript。

Baichuan-13B 是由百川智能继 Baichuan-7B 之后开发的包含 130 亿参数的开源可商用的大规模语言模型，在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果。

TorchLeet是一个PyTorch的练习题库，旨在通过各种难度的实践题目帮助用户从新手到高手，掌握深度学习和PyTorch的精髓，类似于编程界的“题海战术”。