huggingface-transformers
本站收录 20 个带「huggingface-transformers」标签的 AI 开源项目
chronos-forecastingChronos是一个基于Transformer架构的预训练时间序列预测模型库，由Amazon Science团队开发。它解决了传统时间序列预测模型需要针对每个数★ 5,926
UltraRAGUltraRAG 是一个基于 Python 的低代码 MCP（Model Context Protocol）框架，用于构建复杂且创新的 RAG（检索增强生成）流★ 5,711
sparrowsparrow 是一个专注于结构化数据提取、指令调用和智能体工作流的开源框架，结合了传统机器学习、大语言模型和视觉大模型的能力。它解决的核心问题是让开发者能够轻★ 5,226
autolabelautolabel 是一个基于大型语言模型（LLM）的文本数据标注、清洗和增强工具。它解决了传统人工标注成本高、效率低的问题，通过配置化方式让用户利用 LLM ★ 2,331
MambaVisionMambaVision是CVPR 2025官方发布的PyTorch实现，提出了一种混合Mamba-Transformer视觉骨干网络。它针对视觉任务中Mamba★ 2,235
simple-llm-finetunersimple-llm-finetuner 是一个为 LLM 微调提供简单图形界面的开源工具，旨在降低大模型微调的门槛。它解决了非专业开发者难以直接使用复杂训练脚★ 2,053
ServerlessLLMServerlessLLM 是一个面向大语言模型（LLM）的无服务器推理服务平台，旨在让任何人都能轻松部署和运行 LLM 服务。它解决了传统 LLM 部署中资源★ 715
multilspymultilspy 是一个用 Python 编写的 LSP（语言服务器协议）客户端库，旨在帮助开发者快速构建基于语言服务器的应用。它解决了直接与语言服务器通信时★ 611
UHGEvalUHGEval 是一个面向大语言模型幻觉评估的用户友好型框架，由 ACL 2024 论文提出。它旨在解决 LLM 在实际应用中生成不忠实或虚假内容的问题，通过提★ 182
prompt-extendprompt-extend 是一个基于文本生成技术为 Stable Diffusion 扩展提示词的开源工具。它利用 GPT-2 模型，根据用户输入的基础提示词★ 177
DarkGPTDarkGPT 是一个基于 Python 构建的交互式网页应用，让用户能实时与多种 GPT 模型（包括 Gemini、GPT 等）进行对话。它解决了多模型切换不★ 176
LLM-Minutes-of-MeetingLLM-Minutes-of-Meeting 是一个基于 Python 的开源工具，旨在把会议录音或视频文件自动转成文字记录，并借助大语言模型生成简洁的会议纪要★ 175
Qwen-Image-Edit-2511-LoRAs-Fast-Lazy-Load这是一个针对Qwen-Image-Edit-2511图像编辑模型的演示项目，核心亮点是支持懒加载的LoRA适配器，用于高级单图和多图编辑。项目集成了7种以上专用★ 154
stable-dreamboothstable-dreambooth 是一个基于 Stable Diffusion 的 Dreambooth 实现，旨在用极简代码让用户微调自己的扩散模型。它解决★ 146
AI-EngineerAI-Engineer 是一个面向 AI 工程师的专题知识库，专注于 Agentic AI（智能体 AI）与生成式 AI（GenAI）的深度讲解。它旨在解决 A★ 127
GenAI-AgenticAI-From-Zero-to-Production这是一个从零开始学习生成式AI（GenAI）和智能体AI（Agentic AI）的实战教程仓库，目标是将学习者从基础概念带到生产级应用。项目以Jupyter N★ 115
mlops-projects这是一个面向实战的 MLOps 项目合集，旨在帮助学习者通过动手实践掌握机器学习工程在生产环境中的落地技能。项目以 Jupyter Notebook 为主要载体★ 112
mlops-hf-tf-vision-models这是一个专注于视觉模型MLOps的开源项目，基于Hugging Face Transformers和TensorFlow Extended (TFX)构建。它解★ 110
Decoding-Tree-SketchingDecoding Tree Sketching (DTS) 是一个面向大语言模型并行推理的即插即用框架，发表于 ICML 2026。它无需训练，且与模型无关，可★ 73
napolabNapolab 是一个专注于葡萄牙语自然语言处理的基准测试项目，旨在系统评估和追踪葡萄牙语语言模型的最新进展。它通过精心策划的葡萄牙语任务集，为研究者、开发者和★ 72