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✨NVIDIA 出品的 LLM 全流程开发管线工具集,覆盖合成数据生成、多后端推理、模型训练与 11 大类 benchmark 评测,支持从单 GPU 到万卡 Slurm 集群的弹性扩展。
NVIDIA 出品的 LLM 全流程开发管线工具集,覆盖合成数据生成、多后端推理、模型训练与 11 大类 benchmark 评测,支持从单 GPU 到万卡 Slurm 集群的弹性扩展。
面向大语言模型的强化学习训练环境构建库,提供从开发、测试到规模化 Rollout 采集的完整基础设施,内置丰富的 RLVR 场景与工具调用支持。
面向 Agent、LLM 与传统 ML 模型的开源 AI 工程平台,提供实验追踪、模型注册、LLM 可观测性、评估、提示词优化及统一 API 网关等全生命周期管理能力。
一款基于 Rust 的跨平台命令行工具,通过检测本地硬件(CPU/GPU/RAM)自动评估并推荐最适合的大语言模型及量化策略,支持 206 个模型和 57 个提供商。
一个极简、可修改的 LLM 训练实验框架,支持从预训练到 ChatGPT 风格 UI 的全流程,设计用于单 GPU 节点运行。
Stream公司开发的开源视觉智能体框架,支持任何模型或视频提供商,通过Stream的边缘网络实现超低延迟,帮助开发者快速构建视觉AI应用。
AirLLM优化推理内存使用,允许70B大语言模型在单张4GB GPU卡上运行推理,无需量化、蒸馏和剪枝。现在还能在8GB显存上运行405B Llama3.1模型。
一个提供统一OpenAI、Anthropic、Gemini和AI SDK兼容API的现代AI网关系统,支持多AI模型提供商的请求转换和追踪。
微软开源的前沿语音AI模型家族,包含文本转语音(TTS)和自动语音识别(ASR)模型,支持长时音频处理和多语言功能。
Trinity-RFT是一个通用、灵活且用户友好的LLM强化微调(RFT)框架,通过将RFT解耦为三个协同工作的组件:Explorer、Trainer和Buffer,为不同背景的用户提供针对特定领域的训练能力。
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