pruna 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、轻量。
Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
pruna 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、轻量。
Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
Jlama 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打现代化。
Jlama is a modern LLM inference engine for Java
GPTQModel 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
LLM model quantization (compression) toolkit with HW acceleration support for Nvidia, AMD, Intel GPU and Intel/AMD/Apple CPU via HF, vLLM, and SGLang.
flamingo-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of 🦩 Flamingo, state-of-the-art few-shot visual question answering attention net out of Deepmind, in Pytorch
thereisnospoon 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A machine learning primer built from first principles. For engineers who want to reason about ML systems the way they reason about software systems.
kvpress 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
LLM KV cache compression made easy
Whisper-Finetune 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Fine-tune the Whisper speech recognition model to support training without timestamp data, training with timestamp data, and training without speech…
self-attention-cv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of various self-attention mechanisms focused on computer vision. Ongoing repository.
CoCa-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of CoCa, Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models, in Pytorch
HuggingFaceModelDownloader 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
Simple go utility to download HuggingFace Models and Datasets
明医 (MING):中文医疗问诊大模型
明医 (MING):中文医疗问诊大模型
performer-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An implementation of Performer, a linear attention-based transformer, in Pytorch
rizzo-pii 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local-first privacy guard: anonymize your documents before sharing with LLMs.
EfficientFormer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
EfficientFormerV2 [ICCV 2023] & EfficientFormer [NeurIPs 2022]
awesome-huggingface 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
🤗 A list of wonderful open-source projects & applications integrated with Hugging Face libraries.
fromthetensor 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
From the Tensor to Stable Diffusion, a rough outline for a 10 week course.
[ICLR'24 spotlight] Chinese and English Multimodal Large Model Series (Chat and Paint) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列
[ICLR'24 spotlight] Chinese and English Multimodal Large Model Series (Chat and Paint) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列
graphtransformer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Transformer Architecture. Source code for "A Generalization of Transformer Networks to Graphs", DLG-AAAI'21.
this-word-does-not-exist 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This Word Does Not Exist
MeshAnythingV2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2025] From anything to mesh like human artists. Official impl. of "MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation With Adjacent Mesh Tokeniza…
kogpt 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer)
TinyLLaVA_Factory 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
A Framework of Small-scale Large Multimodal Models
AI-ML-Cheatsheets 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
All Stanford Cheatsheets: Artificial Intelligence, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Probabilities, Statistics, Algebra and Calcu…
magvit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official JAX implementation of MAGVIT: Masked Generative Video Transformer
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,730 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。