学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

fastai深度学习库

使用PyTorch从零开始逐步实现类ChatGPT大型语言模型

CLIP（对比语言-图像预训练模型）：根据图像预测最相关的文本片段

采用博弈论方法解释任何机器学习模型的输出结果。

以Jupyter Notebook形式发布的fastai书籍。

12周24课，全民人工智能！

Ultralytics YOLOv5 在 PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 中的实现

我们为您打造可复用的计算机视觉工具。💜

面向所有人的深度伪造软件

Qlib是一款面向AI的量化投资平台，其目标是从创意探索到生产部署的全流程，通过人工智能技术赋能量化研究。该平台支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习，并现已集成https://github.com/microsoft/RD-Agent以实现研发流程的自动化。

Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

面向直播与流媒体的跨平台可定制机器学习解决方案

OpenPose：支持身体、面部、手部和足部关键点识别的实时多人检测库

从头开始机器学习。机器学习模型和算法的基本 NumPy 实现，重点是可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。

机器学习系统导论

被引用最多的深度学习论文

AI 编排框架，用于构建可定制、生产就绪的 LLM 应用。将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到可与数据交互的流水线或智能体。凭借高级检索方法，特别适用于构建 RAG、问答系统、语义搜索或对话式聊天机器人

开箱即用的云端模板，支持RAG、AI流水线及实时数据企业搜索。🐳兼容Docker容器部署。⚡始终与SharePoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据API等平台保持同步。

本仓库展示检索增强生成系统的多种先进技术，该系统通过结合信息检索与生成模型来提供精准且上下文丰富的响应