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学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

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

🤗 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。

使用PyTorch从零开始逐步实现类ChatGPT大型语言模型

12周24课，全民人工智能！

机器学习互操作性的开放标准

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

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

Apache Airflow - 通过编程方式编写、调度和监控工作流的平台

Streamlit——快速构建和共享数据应用的开发框架。

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。

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面向直播与流媒体的跨平台可定制机器学习解决方案

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

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被引用最多的深度学习论文

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。

飞桨并行分布式深度学习框架：源于工业实践的机器学习框架