huggingface

Feinabstimmung des Whisper-Spracherkennungsmodells zur Unterstützung des Trainings ohne Zeitstempeldaten, mit Zeitstempeldaten und ohne Sprachdaten. Beschleunigt die Inferenz und unterstützt Web-, Windows-Desktop- und Android-Bereitstellung

Ming-Yi (MING): Ein großes medizinisches chinesisches Diagnose-KI-Modell

Einfaches Go-Dienstprogramm zum Herunterladen von HuggingFace-Modellen und -Datensätzen

Eine selbst gehostete WebUI für über 30 generative KIs

Ein eleganter Datensatz-Viewer, der vollständig von einem AI Agent erstellt wurde. Unterstützt das Streaming großer Dateien von WebDAV, S3, SSH, lokal oder Hugging Face.

csghub-server ist der Backend-Server für CSGHub, der Benutzern bei der Verwaltung von Datensätzen, Modi sowie der Ausführung von Modell-Inferenz, Fine-Tuning und Application Spaces hilft.

On-Premises-Konversations-RAG mit konfigurierbaren Containern

Eine mehrseitige Streamlit-App für Geodaten

KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer)

Ein in Python geschriebenes CLI zur Schätzung des Inferenz-Speicherbedarfs für Hugging Face Modelle.

MindSpore + 🤗Huggingface: Führen Sie beliebige Transformers/Diffusers-Modelle auf MindSpore aus – mit nahtloser Kompatibilität und Beschleunigung.

Backend, das den Dataset-Viewer auf Hugging Face Dataset-Seiten über eine öffentliche API betreibt.

ChattyPlay – Ein All-in-One-Toolset auf Basis von Python, React, TypeScript, Hono, SQLite3 und Redis. Bietet Video-Parsing für über 20 Plattformen, KI-Chat (ChatGPT), KI-Bildgenerierung, wissenschaftliche Tools, Finanzdaten-Visualisierung und mehr. Leichtgewichtig, effizient und für PC sowie Mobilgeräte optimiert.

Generierung hochwertiger synthetischer Daten sowie Training, Messung und Evaluierung in einer einzigen Pipeline

LSP-Server, der LLMs für die Code-Vervollständigung (und mehr?) nutzt

Offizielles Repository meines Buches „A Hands-On Guide to Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face“

AI Commits für IntelliJ-basierte IDEs / Android Studio.

ChattyUI – Ihr privater KI-Chat zum Ausführen von LLMs im Browser.

End-to-End-Dokumentation zur Einrichtung eines eigenen, lokalen und vollständig privaten LLM-Servers auf Debian. Ausgestattet mit Chat, Websuche, RAG, Modellverwaltung, MCP-Servern, Bildgenerierung und TTS.

Llama-3+-Inferenz in reinem Java

Diffusion-Attentive-Attribution-Karten zur Interpretation von Stable Diffusion.

Verwendung von Diffusionsmodellen mit dem neuen Hugging Face diffusers-Paket zur Musik- statt zur Bildsynthese.

Lokaler Sprach-Chatbot für ansprechende Konversationen, basierend auf Ollama, Hugging Face Transformers und dem Coqui TTS Toolkit

Beispiel-Notebooks für die Arbeit mit SageMaker Studio Lab. Registrieren Sie sich über den Link unten für ein Konto!

Transformers PHP ist ein Toolkit für PHP-Entwickler, um ihren Projekten ganz einfach Machine-Learning-Funktionen hinzuzufügen.

LLM-PowerHouse: Schöpfen Sie das Potenzial von LLMs durch kuratierte Tutorials, Best Practices und sofort einsatzbereiten Code für benutzerdefiniertes Training und Inferenz voll aus.

SpatialVLA: Ein räumlich erweitetes Vision-Language-Action-Modell, trainiert mit 1,1 Millionen realen Roboter-Episoden. Angenommen bei RSS 2025.

Ein universelles KI-Framework zur Bilderzeugung, das Hugging Face, Gitee, Model Scope und mehr unterstützt.

RAGLight ist ein modulares Framework für Retrieval-Augmented Generation (RAG). Es erleichtert die Einbindung verschiedener LLMs, Embeddings und Vektorspeichern und enthält nun eine nahtlose MCP-Integration zur Anbindung externer Tools und Datenquellen.

End-to-End Generative-AI-Branchenprojekte zu LLM-Modellen mit Deployment_Awesome LLM Projects