large-language-models

Langflow es una potente herramienta para construir y desplegar agentes y flujos de trabajo impulsados por IA.

Implementa un LLM similar a ChatGPT en PyTorch desde cero, paso a paso

Curso para adentrarse en los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) con hojas de ruta y notebooks de Colab.

Ajuste fino eficiente y unificado de más de 100 LLMs y VLMs (ACL 2024)

Proporciona una interfaz interactiva práctica para LLM como GPT/GLM, optimizada especialmente para la lectura, pulido y escritura de artículos académicos. Diseño modular con soporte para botones de acceso rápido personalizados y plugins de funciones, análisis y autoexplicación de proyectos en Python y C++, traducción y resumen de artículos en PDF/LaTeX, consultas paralelas a múltiples modelos LLM y compatibilidad con modelos locales como chatglm3. Integración con Qwen (Tongyi Qianwen), deepseekcoder, iFlytek Spark, ERNIE Bot, llama2, rwkv, claude2, moss, entre otros.

Ray es un motor de cómputo para IA. Consta de un entorno de ejecución distribuido central y un conjunto de librerías de IA para acelerar las cargas de trabajo de ML.

Repositorio principal de código abierto de "Understanding AI Agents: Design Principles and Engineering Practices" (por Bojie Li): texto completo, PDF compilado y código por capítulos

[EMNLP2025] LightRAG: Generación aumentada por recuperación simple y rápida

Una biblioteca de Python para extraer información estructurada de texto no estructurado usando LLMs con fundamentación de fuentes precisa y visualización interactiva.

DeepTutor: Tutoría personalizada para toda la vida. https://deeptutor.info/.

🪢 Plataforma de ingeniería de IA de código abierto: evaluaciones de LLM, observabilidad, métricas, gestión de prompts, playground, conjuntos de datos. Se integra con OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM y más. 🍊 YC W23

Un sistema de curación de conocimiento impulsado por LLM que investiga un tema y genera un informe completo con citas.

Construya y ejecute agentes que pueda ver, entender y en los que pueda confiar.

Un repositorio integral para actualizaciones de investigación en IA generativa, recursos de entrevistas, notebooks y mucho más.

Repositorio de código oficial para el libro de O'Reilly - "Hands-On Large Language Models"

Framework de orquestación de IA de código abierto para crear aplicaciones de LLM listas para producción e ingeniadas por contexto. Diseña pipelines modulares y flujos de trabajo de agentes con control explícito sobre la recuperación, el enrutamiento, la memoria y la generación. Diseñado para agentes escalables, RAG, aplicaciones multimodales, búsqueda semántica y sistemas conversacionales.

El repositorio oficial de Qwen (通义千问) chat y modelo de lenguaje grande preentrenado propuesto por Alibaba Cloud.

FinGPT: ¡Modelos de Lenguaje Financieros de Código Abierto! Revolucionario 🔥 Lanzamos el modelo entrenado en HuggingFace.

Código para Machine Learning for Trading, 3ª edición: desde la obtención de datos hasta la ejecución en vivo.

Modelos de lenguaje grande Chinese LLaMA y Alpaca + despliegue de entrenamiento local en CPU/GPU (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)

Libro abierto de ingeniería de aprendizaje automático

:sparkles::sparkles: Últimos avances en modelos de lenguaje multimodal grandes

Investigación en curso sobre el entrenamiento de modelos transformer a gran escala

🐫 CAMEL: El primer y mejor marco de trabajo multiagente. Encontrando la ley de escala de los agentes. https://www.camel-ai.org

Código de muestra y cuadernos para Inteligencia Artificial Generativa en Google Cloud, con la plataforma Gemini Enterprise Agent

ChatGLM2-6B: Un LLM de chat bilingüe de código abierto | Modelo de lenguaje de chat bilingüe de código abierto

Framework basado en agentes para pruebas de penetración automatizadas impulsado por Modelos de Lenguaje Grande

Scripts de Deep Learning de última generación organizados por modelos: fáciles de entrenar y desplegar con precisión y rendimiento reproducibles en infraestructura de nivel empresarial.

Más de 20 LLMs de alto rendimiento con recetas para preentrenar, ajustar y desplegar a escala.

💡 Marco de trabajo de IA todo en uno para búsqueda semántica, orquestación de LLM y flujos de trabajo de modelos de lenguaje