huggingface

🌩️ Serverloses, selbstgehostetes Dateiverwaltungs- und Text-Sharing-Tool / Cloud-Speicher, das Multi-Speicher-Aggregation und WebDAV-Dienst-Einbindung unterstützt. Kompatibel mit S3, WebDAV, OneDrive, Google Drive, Telegram, HF, GitHub etc. Integrierter Markdown-Editor, Vorschau für 30+ Dateiformate. Unterstützt Bereitstellung über Cloudflare Workers oder Docker.

Modulares Python-Framework für KI-Agenten und -Workflows mit Chain-of-Thought-Reasoning, Tools und Speicher.

mPLUG-Owl: Die leistungsstarke Familie multimodaler Large Language Models

Lighteval ist Ihr All-in-One-Toolkit zur Evaluierung von LLMs über mehrere Backends hinweg

Verwende Hugging Face mit JavaScript

Erweiterbarer Code-Review- und QS-Agent 🚢

Apple MLX native implementations of state-of-the-art generative image & video models

Eine Bibliothek zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen auf Amazon SageMaker

Verteiltes KI-Modelltraining und LLM-Feinabstimmung auf Kubernetes

Ein universelles Artefakt-Repository, das gängige Tools wie npm, Maven, PyPi, Docker, Gradle, SBT, Cocoapods, Swift, RPM, Debian, PHP, Go, Pub, Ivy, NuGet, Conda, Cargo, Conan, Yarn, GitLFS, Helm, OHPM sowie Proxy- und Synchronisationsdienste für gängige KI-Modell-Repositories wie Huggingface abdeckt.

Ein koreanisches Tutorial basierend auf der offiziellen LangChain-Dokumentation, dem Cookbook und weiteren praktischen Beispielen. Durch dieses Tutorial lernst du, LangChain einfacher und effektiver zu nutzen.

Verwenden Sie AnimeGANv3, um Ihre eigenen Animationswerke zu erstellen, einschließlich der Umwandlung von Fotos oder Videos in Anime.

Text Generator ist ein vielseitiges Plugin für Obsidian, mit dem Sie Textinhalte über verschiedene KI-Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Google und lokale Modelle generieren können

Praktischer Kurs zu Large Language Models.

Synthese von Grafikprogrammen für wissenschaftliche Abbildungen und Skizzen mit TikZ.

Automatisiertes maschinelles Lernen auf Kubernetes

Kleines Modell, große Logik: Diversitätsgesteuerte Optimierung entlockt VibeThinker-1.5B die Denkfähigkeit großer Modelle.

✨ KI-gestützter Markdown-Editor – Nutzen Sie LLMs für Ihre Dokumente – 100% lokal oder in der Cloud

Hosten Sie das leistungsstarke Chatterbox TTS-Modell selbst. Dieser Server bietet eine benutzerfreundliche Web-UI, flexible API-Endpunkte (inkl. OpenAI-Kompatibilität), vordefinierte Stimmen, Klonen von Stimmen und Textverarbeitung im Umfang großer Hörbücher. Läuft beschleunigt auf NVIDIA (CUDA), AMD (ROCm) und CPU.

Erstelle produktionsreife LLM-Anwendungen und fortgeschrittene Agenten mit Python, LangChain und LangGraph. Dies ist das Begleit-Repository zum Buch über generative KI mit LangChain.

🛸 Vorrainierte Transformer wie BERT, XLNet und GPT-2 in spaCy verwenden

Berechnet Token/s und GPU-Speicherbedarf für beliebige LLMs. Unterstützt llama.cpp/ggml/bnb/QLoRA-Quantisierung.

Eine modulare und umfassende Lösung zur Bereitstellung eines auf Multi-LLM und Multi-RAG basierenden Chatbots (Amazon Bedrock, Anthropic, HuggingFace, OpenAI, Meta, AI21, Cohere, Mistral) mit AWS CDK auf AWS

Fine-Tuning von LLMs auf Ihrem Mac mit Apple Silicon. SFT-, DPO-, GRPO-, Vision-, TTS-, STT-, Embedding- und OCR-Fine-Tuning – nativ auf MLX. Unsloth-kompatible API.

Die leistungsstarke Conversational-AI-JavaScript-Bibliothek 💬 — UI für jedes LLM, mit Unterstützung für LangChain / HuggingFace / Vercel AI und mehr 🧡 React, Next.js und Vanilla JavaScript ⭐️

Watcher – Open-Source-KI-gestützte Cyber-Threat-Intelligence- und -Hunting-Plattform. Entwickelt mit Django und React JS.

Jlama ist eine moderne LLM-Inferenz-Engine für Java

Inpaint Anything-Erweiterung führt Stable-Diffusion-Inpainting in einer Browser-UI mit Masken von Segment Anything aus

Trainierte Modelle und Code zur Vorhersage toxischer Kommentare für alle drei Jigsaw Toxic Comment Challenges. Erstellt mit ⚡ Pytorch Lightning und 🤗 Transformers. Für den API-Zugriff senden Sie bitte eine E-Mail an contact@unitary.ai.

Transformers4Rec ist eine flexible und effiziente Bibliothek für sequentielle und sitzungsbasierte Empfehlungen und funktioniert mit PyTorch.