在本地一键运行大模型的工具,支持 DeepSeek、Qwen、Gemma 等主流开源模型。
Get up and running with Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models.
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
在本地一键运行大模型的工具,支持 DeepSeek、Qwen、Gemma 等主流开源模型。
Get up and running with Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models.
主流预训练模型库,NLP、视觉、多模态模型开箱即用,是 Hugging Face 生态的核心。
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both…
unsloth 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4.1, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
LlamaFactory 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)
ChuanhuChatGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
GUI for ChatGPT API and many LLMs. Supports agents, file-based QA, GPT finetuning and query with web search. All with a neat UI.
inference 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费、适合生产环境。
Swap GPT for any LLM by changing a single line of code. Xinference lets you run open-source, speech, and multimodal models on cloud, on-prem, or you…
oumi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Easily fine-tune (SFT/RL), evaluate, and deploy Qwen, Gemma, or any open agentic LLM/VLM!
turbo-fieldfare 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Gemma 4 26B-A4B inference in ~2 GB of RAM on any M-series MacBook
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、…
paperless-ai 是用 JavaScript 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
An automated document analyzer for Paperless-ngx using OpenAI API, Ollama, Deepseek-r1, Azure and all OpenAI API compatible Services to automaticall…
gemma_pytorch 是用 Python 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。
The official PyTorch implementation of Google's Gemma models
cookbook 是用 Jupyter Notebook 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A collection of guides and examples for the Gemma open models from Google.
surf 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Personal AI Notebooks. Organize files & webpages and generate notes from them. Open source, local & open data, open model choice (incl. local).
claude-code-local 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Run Claude Code 100% on-device with local AI on Apple Silicon. MLX-native Anthropic-API server. 6 fighters incl. Muse-Glimmer 30B (now multimodal — …
elia 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A snappy, keyboard-centric terminal user interface for interacting with large language models. Chat with ChatGPT, Claude, Llama 3, Phi 3, Mistral, G…
generative-ai-docs 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repository is deprecated and will be archived
parlor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理,主打实时。
On-device, real-time multimodal AI with features similar to GPT-Live
Atomic-Chat 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local AI app and inference engine for agents. Run open-weight LLMs locally — private, 100% offline on your computer. Join our Discord: https://disco…
nextjs-ollama-llm-ui 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Fully-featured web interface for Ollama LLMs
PhoneClaw 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
PhoneClaw turns phones into local AI agent runtimes with on-device models, native mobile Skills, LiveLand, and optional Mac Gateway inference.
web-llm-chat 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Chat with AI large language models running natively in your browser. Enjoy private, server-free, seamless AI conversations.
gemma-skills 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Skills for the Gemma and model/agent interactions
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。