探索 Python 项目
筛选并发现收录的、配有高质量中文文档或教程的 GitHub 项目。
提供 Google DeepMind GraphCast 和 GenCast 天气模型的示例代码、预训练权重及数据处理工具。支持在 JAX 框架下进行自回归预测和模型训练，核心功能包括球面网格与三角网格转换、深度图神经网络及扩散模型集成预报。
基于 fairseq 的代码库，用于 Open Pre-trained Transformers (OPT) 项目。支持与 Hugging Face Transformers、Alpa、Colossal-AI、CTranslate2、FasterTransformer 和 DeepSpeed 等框架集成，提供训练与推理方案。
通过自然语言构建基于数据的 ChatGPT。支持描述任务、配置参数并查询 RAG 代理。支持 OpenAI、Anthropic 等 LLM 和嵌入模型。
开源深度研究智能体，专为研究与预测优化。在 GAIA 基准 Avg@8 得分达 80.8%。包含 MiroThinker、MiroFlow 框架及 MiroVerse 数据集。
基于 ESRGAN 的增强型超分辨率模型，支持 Real-ESRGAN 扩展，适用于真实世界图像修复。提供预训练模型、测试代码及 Windows 可执行文件，训练代码位于 BasicSR。
基于 LMM 的轻量级文档解析模型，采用结构-识别-关系三元组范式，简化多工具流程。支持中英文文档，性能超越大型开源及闭源 VLM，推理速度快，准确率高。
基于深度强化学习的《街头霸王 II》AI 代理，通过游戏画面像素值决策，实现 100% 胜率。使用 Python 和 Stable-Baselines3 训练，提供测试脚本与模型权重。
基于潜扩散的可控虚拟试衣框架，支持上装、下装及连衣裙的精准融合。提供预训练模型与推理代码，兼容 ONNX，已在 Linux 环境测试。
基于 Python 的 UI 框架，用于快速构建 AI 应用。支持热重载与强类型 IDE，无需编写 JS/CSS/HTML 即可创建自定义 UI 组件。
Google AI 2018 BERT 的 PyTorch 实现，支持掩码语言模型和下一句预测预训练。提供简单易用的命令行工具，便于构建词汇表和训练模型。
基于 NVIDIA Isaac Sim 的统一机器人学习框架，支持强化学习、模仿学习和运动规划。提供 GPU 加速仿真，包含多种机器人、环境和传感器，适用于 sim-to-real 转移。
为大型语言模型添加安全护栏的 Python 框架。通过输入/输出守卫检测并缓解特定风险，支持从 LLM 生成结构化数据。提供丰富的验证器库，可组合成守卫以拦截模型输入输出。
基于 Vue、Django 和 Docker 的开源在线评测系统。支持 ACM/OI 规则、实时/非实时排名、多语言判题、Markdown 与 MathJax 渲染。提供可视化图表与模板化题目管理，支持 Docker 一键部署。
基于Transformer的统一文本到文本迁移学习框架，支持多任务训练与微调。提供数据预处理、模型训练与评估工具，兼容TensorFlow和Hugging Face。
开源 AI 智能体框架，支持区块链、社交媒体集成与自定义技能。基于 Python 与 LangGraph 构建，提供 REST API 与多平台入口。
无代码 LLM 平台，用于启动 API 和 ETL 管道，以结构化非结构化文档。提供 Prompt Studio 比较 LLM 输出，支持 MCP 服务器、API 部署、ETL 管道和 n8n 集成。云端版含 LLMChallenge 和 SinglePass Extraction 等功能。
基于 PyTorch 的一致性模型实现，支持一致性蒸馏与训练，适用于 ImageNet-64、LSUN 等数据集的大规模实验。提供预训练模型和采样算法，支持单步与多步生成。
Python 图像处理库，提供滤波、分割、特征提取等核心算法，基于 NumPy 和 SciPy 构建，适用于科研与工程应用。
基于 TensorFlow 的神经机器翻译教程，涵盖 seq2seq 模型基础、注意力机制、训练与推理全流程。提供 IWSLT 和 WMT 数据集基准测试，支持多 GPU 训练与 Beam Search 优化。
提供基于 Transformer 的 NLP 最佳实践与示例，涵盖文本分类、命名实体识别等场景，包含 Jupyter 笔记本与工具函数，支持多语言与预训练模型微调。
便携式 Python dataframe 库，支持超过 20 个后端。提供快速本地处理（默认 DuckDB）、惰性表达式和交互式探索模式。可混合 Python 与 SQL 代码，通过单行代码切换本地与远程部署。
已停止维护，由 Boto3 取代。提供 Python 接口访问 Amazon Web Services，支持 EC2、S3 等多种服务，兼容 Python 2.6/2.7 及部分 3.3+。
专为代码美化设计的等宽字体集合。提供多种高质量等宽字体，支持垂直度量调整与行距自定义。包含中日韩开发者专用字体，所有字体可免费下载使用。
基于 PyTorch 的 Informer 模型实现，专为长序列时间序列预测设计。核心为 ProbSparse 注意力机制，显著提升效率。获 AAAI 2021 最佳论文奖，支持 ETT、ECL 等数据集。