AI工具目录

PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供从研究到生产的无缝转换能力，支持分布式训练和丰富的生态系统。

一个包含70+自定义ComfyUI节点的综合套件，用于高级生成式AI工作流程，包括图像处理、深度操作、AI文本生成和视频效果。

AI Color Wheel是一个基于深度学习的自动配色工具，能够为logo、插画和网页设计快速生成配色方案。

基于深度学习的智能色彩生成系统，能够根据主色调自动生成完整的语义色彩调色板

百度飞桨AI Studio是一个集AI学习、开发、实训于一体的综合性人工智能社区，提供文心一言大模型开发、AI原生应用体验等服务。

百度飞桨AI Studio是一个集AI学习、开发、实训于一体的综合平台，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据服务。

面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，含PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle实现，被全球70多个国家500多所大学用于教学。

DeepLearning.AI提供的检索增强生成(RAG)课程，教授如何构建面向真实世界应用的RAG系统，从架构设计到部署和评估的全流程实践。

PyTorch深度学习专业证书课程，通过3门课程学习使用PyTorch构建、优化和部署深度学习模型，涵盖从基础神经网络到高级架构和实际部署的全流程。

由AI先驱Andrew Ng教授的生成式AI课程，帮助每个人了解生成式AI的工作原理及其在工作和生活中的应用

fastai是一个深度学习库，提供高级组件以快速获得最先进的深度学习结果，同时为研究人员提供可混合搭配的低级组件。

fast.ai是一个专注于深度学习和AI教育的开源平台，提供免费的深度学习课程、软件库和实用工具，致力于让神经网络技术更易于学习和应用。

由AI先驱吴恩达创办的在线AI教育平台，提供机器学习和人工智能领域的专业课程和认证项目。

阿里云提供的人工智能一站式学习平台，包含5大学习阶段、30门在线课程和22个实战案例，覆盖机器学习、自然语言处理、图像识别等核心技术。

GFPGAN是一个用于人脸修复的AI工具库，能够高质量地恢复和增强人脸图像。

BrushNet是一个即插即用的图像修复模型，通过分解的双分支扩散技术将任何SD1.5模型转换为图像修复模型。

FcF是一个基于AI的图像修复模型，专注于更好的结构和纹理生成，用于图像修复和物体移除任务。

基于AI技术的在线黑白照片自动着色工具，能够为旧照片添加自然逼真的色彩，让老照片重现生机。

BRIA AI开发的最先进背景移除模型，能够有效分离各种类别和图像类型的前景与背景，适用于商业内容创作。

一个PyTorch分布式训练库，只需添加四行代码即可在任何分布式配置上运行相同的PyTorch代码，实现简单、高效和适应性强的规模化训练和推理。

DeepSpeed是一个由微软开发的深度学习优化库，专门用于大规模模型训练和推理，支持万亿参数级别的模型训练。

Hugging Face Transformers是一个用于文本、计算机视觉、音频、视频和多模态模型的最先进机器学习模型定义框架，支持推理和训练。

书生大模型是一个多模态AI平台，提供Intern系列大模型服务，包括推理、代码生成、智能体等能力。

AlphaQubit是Google DeepMind开发的基于AI的量子纠错解码器，能够准确识别量子计算机中的错误，帮助提高量子计算的可靠性。

DeepMind开发的图神经网络工具，用于加速新材料发现，已发现220万种新晶体材料，其中38万种具有稳定性潜力。

AlphaGo是Google DeepMind开发的人工智能系统，通过深度神经网络和强化学习技术掌握了古老的围棋游戏，击败了世界冠军，开创了AI系统解决复杂问题的新时代。

PaliGemma 2是Google DeepMind推出的轻量级开源视觉语言模型家族，能够解释文本和图像输入，支持多模态AI应用。

Gemma 3是Google DeepMind推出的轻量级多模态AI模型家族，具有强大的多语言能力和多模态理解功能，可在单个GPU或TPU上运行。

Lightning Thunder是一个用于PyTorch的深度学习编译器，能够显著提升PyTorch程序在单个加速器或分布式环境中的运行速度。

TorchMetrics是一个包含100+ PyTorch指标实现的集合库，提供标准化接口以减少代码重复，支持分布式训练和自动批处理累积。

Lightning Fabric是一个快速轻量级的PyTorch模型扩展框架，只需5行代码即可将PyTorch代码转换为Fabric，并提供最先进的分布式训练功能。

PyTorch Lightning是一个面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深度学习框架，提供最大灵活性而不牺牲大规模性能。

一个精选的JAX资源列表，包含JAX生态系统中的库、项目、教程和论文资源。

EasyLM是一个基于JAX/Flax的简单可扩展大语言模型训练框架，提供预训练、微调、评估和服务的一站式解决方案。

Levanter是一个基于JAX和Haliax的框架，用于训练大型语言模型和其他基础模型，专注于可读性、可扩展性和可复现性。

苹果公司开发的基于JAX和XLA的可扩展深度学习库，支持大规模深度学习模型的开发与训练

Distrax是Google DeepMind开发的轻量级概率分布和双射器库，作为TensorFlow Probability的JAX原生实现，专注于可扩展性和易用性。

TensorFlow Probability是一个基于TensorFlow构建的Python库，用于概率推理和统计分析，支持在现代硬件上结合概率模型和深度学习。

🤗 Datasets是一个用于轻松访问和共享AI数据集的库，支持音频、计算机视觉和自然语言处理任务。

Optax是一个用于JAX的梯度处理和优化库，为优化参数模型（如深度神经网络）提供可组合的构建块。

Equinox是一个基于JAX的深度学习库，提供PyTorch风格的神经网络构建语法和丰富的PyTree操作功能，兼容整个JAX生态系统。

Flax是一个用于JAX的神经网络库，为研究人员和开发者提供灵活的用户体验，使JAX在神经网络应用中的全部能力得以发挥。

Eclipse DeepLearning4J是一个用于在JVM上运行深度学习的工具套件，支持Java训练模型并与Python生态系统互操作。

spaCy是一个工业级的Python自然语言处理库，专注于大规模信息提取任务，具有高性能和易用性特点。

TensorLy是一个用于Python的张量学习库，提供快速简单的张量操作、分解和回归功能，支持多种深度学习框架后端。

JAX是一个用于加速器导向数组计算和程序转换的Python库，专为高性能数值计算和大规模机器学习设计。

Caffe是由伯克利人工智能研究(BAIR)开发的深度学习框架，专注于表达性、速度和模块化设计，支持CPU和GPU计算。

Keras Recommenders是基于Keras 3构建推荐系统的库，支持TensorFlow、JAX和PyTorch，提供完整的推荐系统工作流程构建模块。

KerasHub是一个预训练模型库，提供Keras 3实现的流行模型架构和预训练检查点，支持TensorFlow、Jax和Torch后端。

KerasTuner是一个易于使用、可扩展的超参数优化框架，解决了超参数搜索的痛点问题。

Keras是一个为人类设计的深度学习API，专注于调试速度、代码优雅和简洁性、可维护性和可部署性。

MLX是苹果公司开发的针对Apple silicon的机器学习数组框架，提供类似NumPy和PyTorch的API，支持统一内存模型和动态图构建。

GluonNLP是一个基于MXNet框架的自然语言处理工具包，提供最先进的深度学习模型实现和文本数据处理组件。

一个交互式深度学习教材，包含代码、数学和讨论，支持多种深度学习框架实现。

GluonCV是基于Apache MXNet的计算机视觉深度学习工具包，提供最先进的深度学习算法实现，帮助工程师、研究人员和学生快速原型开发、验证新想法和学习计算机视觉。

GluonTS是一个用于概率时间序列建模的Python包，专注于基于PyTorch和MXNet的深度学习模型。

Apache MXNet是一个灵活高效的深度学习框架，适用于研究原型设计和生产环境，支持多种编程语言和分布式训练。

TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具，帮助开发者跟踪和优化模型训练过程。

TensorFlow.js是一个用于使用JavaScript进行机器学习开发的库，可在浏览器或Node.js中直接运行机器学习模型。

端到端机器学习平台，由Google开发的开源机器学习框架，用于创建和部署机器学习模型。

Azure Machine Learning提供的PyTorch模型训练服务，支持大规模深度学习模型训练、超参数调优和模型部署。

Google Cloud提供的预配置深度学习虚拟机映像服务，支持PyTorch等主流深度学习框架，简化机器学习环境部署

MindSpore Golden Stick是华为诺亚团队和MindSpore团队联合开发的模型压缩算法集，提供量化、剪枝等模型优化技术。

MindSpore Chemistry是基于MindSpore构建的化学领域AI套件，支持多体系、多尺度任务的AI+化学仿真研究。

MindSpore Earth是基于昇思MindSpore开发的地球科学领域套件，支持多时空尺度的AI气象预测，为科研工程人员和学生提供高效易用的AI气象预测软件。

MindSpore Transformers是一个大模型预训练、微调、推理、部署的全流程开发套件，提供主流Transformer类大语言模型和多模态理解模型。

昇思MindSpore是一个全场景AI框架，支持多处理器架构的开放AI架构，为算法工程师和数据科学家提供开发友好、运行高效、部署灵活的体验。

一个开源的提示学习框架，用于适配预训练语言模型到下游NLP任务。

一个可扩展、便捷、高效的大规模基础模型微调和推理工具箱，旨在实现用户友好、快速可靠，并向整个社区开放。

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