支持GPU强力加速的Python张量与动态神经网络库

规模最大的PyTorch图像编码器/骨干网络集合。包含训练、评估、推理、导出脚本与预训练权重——支持ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer（ViT）、MobileNetV4、MobileNet-V3和V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt等模型

我们为您打造可复用的计算机视觉工具。💜

Graph Neural Network Library for PyTorch

最强大且模块化的扩散模型图形用户界面、应用程序接口及后端，提供基于图或节点的交互界面。

🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架，支持推理与训练全流程。

fastai深度学习库

scikit-learn：Python机器学习库

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

🤗 最大的 AI 模型即用数据集中心，提供快速、易于使用且高效的数据操作工具

《PyTorch深度学习：从零到精通》课程资料

欢迎来到Llama实践指南！这是您使用Llama进行开发的必备指南：涵盖推理入门、微调及RAG技术。我们还将展示如何利用Llama模型家族解决端到端问题，并在不同云服务平台上进行部署

VoxCPM：面向上下文感知语音生成与逼真音色克隆的无分词器文本转语音系统

TimesFM是谷歌研究团队开发的预训练时间序列基础模型，专注于时间序列预测任务。

构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台

为生成式人工智能准备好你的文档

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

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。

TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way.

端到端语音识别基础工具包与开源SOTA预训练模型，支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等功能。