👁️prettygraph收集整理prettygraph是一个基于Python的Web应用,用于演示文本到知识图谱生成的新UI模式。它使用Flask作为后端,LiteLLM生成预测,并通过Cytoscape.js可视化图谱。该项目虽为快速开发的演示,但展示了动态高亮文本输入以生成知识图谱的创新界面概念。2024-7-30 Python 知识图谱 Flask
🗒️Aider:最全功能的开源AI编程助手收集整理Aider被赞誉为“最好的免费开源AI编程助手”,有用户表示其极大地提高了编码效率(四倍之多)、改善了用户体验,尤其是对开发者的工作流程进行了优化。例如,它可以作为实时的开发助手,在开发者遇到问题时即时提供代码解决方案或建议,减轻负担并加快项目进度。2024-6-26 深度学习 Git Github NLC 效率工具 代码生成工具
🎵ChatTTS-Enhanced:革新文本转语音与音频处理的强大工具收集整理《ChatTTS-Enhanced》是一款专为解决Chat-TTS生成噪音问题而设计的软件,具备音质增强功能和多文件批量处理能力。支持长文本处理与自定义切割长度,并提供个性化的调节选项,包括语速、停顿、笑声及口语化程度等。此工具还能导入特定的《ChatTTS Speaker》音色,并通过离线一键整合包的形式支持Windows与Mac系统。2024-6-25 文本转语音 深度学习 音频增强 机器学习 Github
🗒️OverEasy:加速零样本视觉模型创建与执行的Python框架收集整理Overeasy 使得结合预训练的零样本模型来构建强大的自定义计算机视觉解决方案变得简单。2024-6-24 计算机视觉 神经网络部署 工作流管理 人工智能辅助工具 数据驱动框架
🗒️Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF模型概述收集整理Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF模型是针对Llama的多精度(multi-precision)量化版本,旨在适应不同环境和资源限制。这一系列提供了从Q1到Q8的不同精度等级、以及I-quant(int8/FP4混合)选项的多种组合配置文件。以下是各版本的基本信息2024-6-24 深度学习 机器学习 量化技术 神经网络部署
🗒️Character.AI:引领大型语言模型效率、经济性和可扩展性的创新路径收集整理Character.AI 正在推动通用人工智能(AGI)的发展,专注于优化大型语言模型(LLMs)的推理效率、经济性和可扩展性。通过创新的架构设计、有状态缓存系统和训练及服务的量化,该公司显著提升了处理能力和成本效率,使每秒可处理超过20,000次推理查询。这些进展使得LLMs的大规模部署更加可行,降低了成本,并为未来的AI集成奠定了基础。2024-6-24 推荐 ChatGPT Python
🗒️有无方法在主机上编辑docker镜像的文件?收集整理直接在主机上编辑Docker镜像中的文件有几种方法,但每种方法都有其特定的使用场景和限制。这里介绍一些常用的方法。2024-5-13 Docker
🗒️KIMI AI Free 服务 \ 教你免费白嫖 Kimi API收集整理免费的Kimi API 支持高速流式输出、支持多轮对话、支持联网搜索、支持长文档解读、支持图像解析,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹。2024-4-7 Github 推荐 ChatGPT
🗒️FreeGPT35 \ 教你免费白嫖ChatGPT 3.5 API收集整理FreeGPT35是一个基于无需登录的ChatGPT Web提供的无限免费GPT-3.5-Turbo API服务。用户可以通过多种部署方式,如Node.js、Docker和Docker Compose,来启动和使用这项服务。此外,还可以通过Nginx配置文件设置反向代理和负载均衡器,以提高服务的可用性和性能。FreeGPT35支持多种应用程序,如OpenCat、Next-Chat、Lobe-Chat和Bob等,用户可以随意填写API密钥进行交互。项目采用MIT许可证,鼓励开源和自由使用。2024-4-7 ChatGPT 工具 推荐 精选 Github
🗒️Search4All | 开源的 AI 搜索平台收集整理Search4All 是一个开源的 AI 搜索平台,结合了语言模型和搜索引擎的优势,提供了一个高效、可定制的搜索解决方案。它支持多种语言模型和搜索引擎,具有可定制的 UI 界面,并支持分享和缓存搜索结果。支持多种部署方式,包括 Docker、Docker-Compose 和手动部署,还可以通过 Zeabur 平台一键部署。未来,Search4All 计划支持更多语言和功能,以满足更广泛的用户需求。2024-4-6 ChatGPT 工具 推荐 Python Github 精选