langchain-examples是一个由LangChain LLM框架驱动的应用程序集合,包含多个实用示例帮助开发者快速上手LangChain。
本文汇总了llm-apps-java-spring-ai项目的相关学习资源,包括项目介绍、示例代码、文档、视频等,帮助开发者快速入门使用Spring AI构建生成式AI和大语言模型驱动的Java应用。
Amazon Bedrock Samples 是一个包含预构建示例的代码库,旨在帮助客户快速开始使用 Amazon Bedrock 服务。本文汇总了该项目的主要内容和学习资源。
ocular是一个开源的AI驱动企业级搜索和对话平台,集成了类似ChatGPT的对话能力和Google的搜索功能,可基于企业自有数据构建智能搜索系统。本文汇总了ocular的学习资源,帮助读者快速上手这个强大的工具。
Towhee是一个开源的机器学习流水线框架,致力于简化和加速神经数据处理。本文汇总了Towhee的学习资源,帮助开发者快速上手这个强大的工具。
LMOps是微软开源的一项研究计划,旨在开发基于大型语言模型和生成式AI模型的AI产品和能力。本文汇总了LMOps项目的相关学习资源,帮助读者快速了解和掌握这一前沿技术。
FedML是一个统一的分布式机器学习框架,支持大规模分布式训练、模型服务和联邦学习。本文汇总了FedML的各种学习资源,帮助开发者快速入门和深入学习。
本文汇总了Learn_Prompting项目的各种学习资源,包括官方网站、在线课程、文档、社区等,帮助读者快速入门和深入学习AI提示工程技术。
LLMStack是一个开源的低代码平台,用于构建生成式AI代理、工作流和应用程序。本文介绍了LLMStack的主要特性、安装使用方法以及可以用它构建的应用类型,帮助读者快速了解和上手这个强大的AI开发工具。
Cover-Agent是一款由CodiumAI开发的开源工具,利用生成式AI技术自动生成单元测试并提高代码覆盖率,旨在简化开发工作流程。
NeMo是NVIDIA开发的一个可扩展的生成式AI框架,专为研究人员和开发者在大语言模型、多模态和语音AI领域工作而设计。本文汇总了NeMo的相关学习资源,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的AI框架。
本文深入探讨了生成式AI在营销领域的应用,为CMO们提供了一份全面的10步指南,以帮助他们在2024年充分利用这项革命性技术的潜力。
Rigging是一个轻量级的LLM交互框架,旨在让开发者能够更简单、高效地在生产代码中利用语言模型。本文将详细介绍Rigging的主要特性、安装方法、支持的LLM模型以及使用示例,帮助读者快速上手这个强大的框架。
FMBench是一个灵活而强大的Python工具包,可以对部署在各种AWS生成式AI服务上的任何基础模型进行性能基准测试和准确性评估。它支持多种实例类型、推理容器和参数组合,能够全面评估模型性能,帮助用户找到最佳的服务部署方案。
NVIDIA GenerativeAIExamples是一个为开发者提供的生成式AI参考工作流程集合,旨在帮助开发者快速集成NVIDIA软件生态系统,加速生成式AI系统的开发。本文将详细介绍该项目的主要特性、使用方法以及支持的示例。
FeedGen是一款由Google开发的开源工具,利用生成式AI技术来优化电子商务购物信息流,帮助商家提升产品展示效果和销售转化率。
深入了解Transformers在自然语言处理和计算机视觉领域的最新应用,包括大型语言模型、生成式AI以及多模态模型。本文介绍了Denis Rothman的新书《Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision》(第三版)的核心内容。
Stable Diffusion XL Demo是 一个基于Stable Diffusion XL 1.0的Web UI演示工具,支持多GPU并行和高级功能,为用户提供了强大的文本到图像生成能力。
JoliGEN是一个集成了GAN、扩散模型和一致性模型的框架,用于训练自定义的生成式AI图像到图像模型,可应用于增强现实、图像处理、数据集增强等多个实际场景。
Giffusion是一个简单易用的Web UI,可以利用Stable Diffusion模型生成动画GIF和视频,为你的艺术创作增添动感。