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monkey_cici/anylabeling

同步更新anylabeling , 在Segment Anything和YOLO的人工智能支持下，轻松进行人工智能辅助数据标记！

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monkey_cici/qlib

https://github.com/microsoft/qlib

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monkey_cici/TextRecognitionDataGenerator

同步 https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator

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monkey_cici/InternLM-XComposer

https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer

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monkey_cici/vllm

https://github.com/vllm-project/vllm

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monkey_cici/TensorRT-LLM

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

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monkey_cici/Yi

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monkey_cici/DearPyGui

同步 https://github.com/hoffstadt/DearPyGui

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monkey_cici/llama.cpp

Port of Facebook's LLaMA model in C/C++

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monkey_cici/kaolin

https://github.com/NVIDIAGameWorks/kaolin

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monkey_cici/Chinese-LLaMA-Alpaca-2

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttention-2训练。

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monkey_cici/Baichuan2

Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。

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monkey_cici/InternLM

InternLM 是一个开源的轻量级训练框架，旨在支持大模型训练而无需大量的依赖。通过单一的代码库，它支持在拥有数千个 GPU 的大型集群上进行预训练，并在单个 GPU 上进行微调，同时实现了卓越的性能优化。在1024个 GPU 上训练时，InternLM 可以实现近90%的加速效率。

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monkey_cici/mlc-llm

使每个人都能在每个人的设备上本地开发、优化和部署 AI 模型。

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monkey_cici/yolov7

同步更新官方最新版 Yolov7 https://github.com/WongKinYiu/yolov7

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monkey_cici/neural-mmo

https://github.com/openai/neural-mmo

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monkey_cici/gpt_academic

为ChatGPT/GLM提供实用化交互界面，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm2等本地模型。兼容文心一言, moss, llama2, rwkv, claude2, 通义千问, 书生, 讯飞星火等。

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monkey_cici/gpt-engineer

Specify what you want it to build, the AI asks for clarification, and then builds it.

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monkey_cici/JittorLLMs

本库可大幅降低硬件配置要求（减少80%），没有显卡，2G内存就能跑大模型，人人皆可在普通机器上，实现大模型本地部署，计图大模型推理库，具有高性能、配置要求低、中文支持好、可移植等特点

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monkey_cici/h2o-llmstudio

H2O LLM Studio，这是一个框架和无代码GUI，旨在微调最先进的大型语言模型（LLM）。