中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
QuantDinger 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证,主打开源免费。
Open-source AI Trading OS, agent trading, and vibe trading, with Jev System One integration. Research, build Python strategies, backtest, and paper/…
中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 64K超长上下文模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs with 64K long context models)
中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 64K超长上下文模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs with 64K long context models)
Firefly: 大模型训练工具,支持训练Qwen2.5、Qwen2、Yi1.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Mixtral-8x7B、Zephyr、Mistr…
Firefly: 大模型训练工具,支持训练Qwen2.5、Qwen2、Yi1.5、Phi-3、Llama3、Gemma、MiniCPM、Yi、Deepseek、Orion、Xverse、Mixtral-8x7B、Zephyr、Mistral、Baichuan2、Llma2、Llama、Qwen、…
serge 是用 Svelte 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面,主打易用。
A web interface for chatting with Alpaca through llama.cpp. Fully dockerized, with an easy to use API.
GPT-4-LLM 是用 HTML 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
Instruction Tuning with GPT-4
Chinese-Vicuna: A Chinese Instruction-following LLaMA-based Model —— 一个中文低资源的llama+lora方案,结构参考alpaca
Chinese-Vicuna: A Chinese Instruction-following LLaMA-based Model —— 一个中文低资源的llama+lora方案,结构参考alpaca
Fine-tuning ChatGLM-6B with PEFT | 基于 PEFT 的高效 ChatGLM 微调
Fine-tuning ChatGLM-6B with PEFT | 基于 PEFT 的高效 ChatGLM 微调
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (…
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together…
mPLUG-Owl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
mPLUG-Owl: The Powerful Multi-modal Large Language Model Family
alpaca 是用 Go 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口。
Given a web API, Generate client libraries in node, php, python, ruby
lumibot 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
AI agents that actually place the trade. 12 brokers, real backtests, stocks options futures forex crypto and prediction markets.
text-generation-webui-colab 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A colab gradio web UI for running Large Language Models
ChatGPT爆火,开启了通往AGI的关键一步,本项目旨在汇总那些ChatGPT的开源平替们,包括文本大模型、多模态大模型等,为大家提供一些便利
ChatGPT爆火,开启了通往AGI的关键一步,本项目旨在汇总那些ChatGPT的开源平替们,包括文本大模型、多模态大模型等,为大家提供一些便利
中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3
中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3
alpaca-trade-api-python 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Python client for Alpaca's trade API
safe-rlhf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Safe RLHF: Constrained Value Alignment via Safe Reinforcement Learning from Human Feedback
KoAlpaca 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打开源免费。
KoAlpaca: 한국어 명령어를 이해하는 오픈소스 언어모델 (KoAlpaca: An open-source language model to understand Korean instructions)
alpaca-py 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
The Official Python SDK for Alpaca API
alpaca 是用 Erlang 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Functional programming inspired by ML for the Erlang VM
llama.go 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
llama.go is like llama.cpp in pure Golang!
alpaca-electron 是用 JavaScript 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发。
The simplest way to run Alpaca (and other LLaMA-based local LLMs) on your own computer
人工精调的中文对话数据集和一段chatglm的微调代码
人工精调的中文对话数据集和一段chatglm的微调代码
中文法律LLaMA (LLaMA for Chinese legel domain)
中文法律LLaMA (LLaMA for Chinese legel domain)
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。