Для проектов, которые уже фигурировали в предыдущих списках рейтинга Github, подробности не отображаются. Пожалуйста, обратитесь к предыдущим спискам для получения информации.
1-е место в рейтинге IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
Сочетание заземления DINO с Segment Anything, стабильной диффузией и BLIP — Автоматически обнаруживать, сегментировать и генерировать что угодно с помощью изображений и текста
Язык: Jupyter Notebook
Звезд: 943 (403 звезды сегодня) Вилки: 48
Grounded-Segment-Anything — это проект, направленный на объединение двух мощных моделей, Grounding DINO и Segment Anything, для создания демонстрации, которая может обнаруживать и сегментировать что угодно с помощью текстового ввода. Segment Anything — это мощная модель сегментации, которая создает маски, но требует подсказок, таких как прямоугольники или точки. Заземление DINO — это надежный детектор нулевого выстрела, который создает высококачественные коробки и этикетки с текстом произвольной формы. Комбинируя две модели, Grounded-Segment-Anything может обнаруживать и сегментировать все с помощью текстового ввода, и его можно применять в различных областях, таких как маркировка изображений, фабрика данных и автоматическое создание изображений. Коммерческие приложения проекта включают автоматическую систему маркировки с использованием BLIP для создания подписей, извлечения тегов и Grounded-SAM для создания рамок и масок. Будущая работа включает в себя сотрудничество с (Chat-)GPT, более прочные базовые модели с предварительным обучением сегментации и целый конвейер для автоматической маркировки изображений и создания новых изображений. Для проекта требуется python›=3.8, а также PyTorch›=1.7 и TorchVision›=0.8, а инструкции по установке представлены на странице проекта на GitHub.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #2 yoheinakajima/babyagi
https://github.com/yoheinakajima/babyagi
Язык: Python
Звёзд: 5087 (660 звёзд сегодня) Вилки: 643
— — — — — — — — — — — — — — — —
№3 facebookresearch/segment-anything
https://github.com/facebookresearch/segment-anything
Репозиторий предоставляет код для выполнения логического вывода с помощью модели SegmentAnything (SAM), ссылки для загрузки контрольные точки обученной модели и примеры записных книжек, которые показывают, как использовать модель.
Язык: Jupyter Notebook
Звезды: 20 413 (1 871 звезда сегодня) Вилки: 1 801
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #4 nomic-ai/gpt4all-ui
https://github.com/nomic-ai/gpt4all-ui
интерфейс чат-бота gpt4all
Язык: JavaScript
Звезды : 374 (92 звезды сегодня) Разветвления: 54
Веб-интерфейс Gpt4All — это веб-приложение Flask, которое предоставляет пользовательский интерфейс чата для взаимодействия с чат-ботом GPT4All. GPT4All — это языковая модель, разработанная Nomic-AI, компанией, занимающейся обработкой естественного языка. Приложение использует расширенную библиотеку Nomic-AI для связи с передовой моделью GPT4All, которая работает локально на ПК пользователя, обеспечивая бесперебойную и эффективную связь. Веб-интерфейс Gpt4All позволяет пользователям отправлять сообщения чат-боту и получать мгновенные ответы в режиме реального времени, обеспечивая беспрепятственный пользовательский интерфейс. Кроме того, приложение упрощает экспорт всей истории чата в текстовом формате или формате JSON, предоставляя пользователям большую гибкость. Проект может применяться в различных областях, включая обслуживание клиентов, чат-боты и обработку естественного языка. Коммерческие приложения этого проекта включают его использование в обслуживании клиентов для быстрого и эффективного ответа на запросы клиентов. Инструкции по установке представлены на странице проекта GitHub, включая клонирование репозитория и запуск соответствующего сценария установки для платформы пользователя. Ожидается, что со временем приложение будет развиваться, что позволит ему стать еще лучше в будущем.
— — — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #5 facebook/buck2
https://github.com/facebook/buck2
Система сборки, преемник Buck
Язык: Rust
Звезды: 1634 (374 звезды) сегодня) Вилки:67
— — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #6 Инструкция по настройке с GPT-4/GPT-4-LLM
https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
Язык: HTML
Количество звезд: 685 (сегодня 133 звезды) Разветвления: 48
Instruction Tuning with GPT-4 — это проект, направленный на использование GPT-4 для создания данных, следующих инструкциям, для точной настройки больших языковых моделей. (LLM) с контролируемым обучением и обучением с подкреплением. Репозиторий содержит данные о выполнении инструкций на английском и китайском языках, сгенерированные GPT-4 с использованием подсказок Alpaca, сравнительные данные, ранжированные GPT-4 для обучения моделей вознаграждения, и ответы на неестественные инструкции от GPT-4 для количественной оценки разрыва между GPT-4 и инструкциями. -настроенные модели в масштабе. Проект может применяться в различных областях, включая обработку естественного языка, машинное обучение и искусственный интеллект. Коммерческие приложения этого проекта включают его использование в разработке LLM, следующих инструкциям, для выполнения реальных задач, таких как обслуживание клиентов и чат-боты. Данные предназначены и лицензированы только для исследовательских целей, и модели, обученные с использованием набора данных, не должны использоваться вне исследовательских целей. Инструкции по установке не предоставляются, поскольку проект в основном ориентирован на обмен данными, сгенерированными GPT-4, для создания LLM, следующих инструкциям. Документы и данные проекта были опубликованы в 2023 году, и проект направлен на продвижение современного уровня настройки инструкций для LLM.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #7 jackfrued/Python-100-Days
https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
Python — 100天从新手到大师
Язык: Python
Звезд: 132 984 (176 звезд сегодня) Вилки: 48 572
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #8 chroma-core/chroma
https://github.com/chroma-core/chroma
база данных для встраивания с открытым исходным кодом
Язык: Python
Количество звезд: 2209 (378 звезд сегодня) Вилки: 106
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #9 Akegarasu/ChatGLM-webui
https://github.com/Akegarasu/ChatGLM-webui
WebUI для ChatGLM-6B
Язык: Python
Звезды: 888 (27 звезд сегодня) Вилки: 120
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #10 vcheckzen/KeepAliveE5
https://github.com/vcheckzen/KeepAliveE5
Язык: Shell
Звезды: 1131 (28 звезд сегодня) Вилки: 301
— — — — — — — — — — — — — — — —
11-е место в рейтинге imClumsyPanda/langchain-ChatGLM
https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM
langchain-ChatGLM, ChatGLM на основе местных знаний с langchain ｜ 基于本地知识的 ChatGLM
> Язык: Python
Звёзд: 1172 (146 звёзд сегодня) Вилки: 84
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #12 oobabooga/text-generation-webui
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
Веб-интерфейс gradio для запуска больших языковых моделей, таких как LLaMA, llama.cpp , GPT-J, Pythia, OPT и GALACTICA.
Язык: Python
Количество звезд: 6 314 (376 звезд сегодня) Вилки: 588
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #13 l15y/wenda
https://github.com/l15y/wenda
的方式，在不能 涌现的前提下实现近似于大模型的生成能力
Язык: CSS
Звезд: 530 (сегодня 77 звезд) Развилки: 63
— — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #14 Winfredy/SadTalker
https://github.com/Winfredy/SadTalker
（CVPR 2023）SadTalker：Изучение коэффициентов реалистичного 3D-движения для стилизованной звуковой анимации одиночного изображения с говорящим лицом
Язык: Python
Звёзд: 1322 (140 звёзд сегодня) Вилки: 198
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #15 TheAlgorithms/Python
https://github.com/TheAlgorithms/Python
Все алгоритмы реализованы на Python
Язык: Python
Звезды: 156 718 (93 звезды сегодня ) Форков: 39 594
Алгоритмы — Python — это проект, который реализует различные алгоритмы на Python для образовательных целей. Реализации предназначены только для учебных целей и могут быть менее эффективными, чем реализации в стандартной библиотеке Python. Проект может применяться в различных областях, включая информатику, математику и науку о данных. Коммерческие приложения этого проекта включают его использование в разработке алгоритмов для различных приложений, таких как машинное обучение, анализ данных и задачи оптимизации. Проект предоставляет список алгоритмов, а каталог обеспечивает более простую навигацию и лучший обзор проекта. Предоставляются рекомендации по участию в проекте, а каналы сообщества, включая Discord и Gitter, доступны для пользователей, чтобы задавать вопросы и получать помощь. Этот проект — отличный ресурс для тех, кто хочет узнать о различных алгоритмах и их реализациях в Python.
— — — — — — — — — — — — — — — —
16-е место в рейтинге VideoCrafter/VideoCrafter
https://github.com/VideoCrafter/VideoCrafter
Набор инструментов для преобразования текста в видео и редактирования
Язык: Python
Stars : 1018 (231 звезда сегодня) Вилки: 54
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #17 LAION-AI/Open-Assistant
https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant
OpenAssistant — помощник в чате, который понимает задачи, может взаимодействовать с третьими -партийные системы и динамически извлекать информацию для этого.
Язык: Python
Звезды: 21 386 (423 звезды сегодня) Форки: 1 624
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #18 BuilderIO/ai-shell
https://github.com/BuilderIO/ai-shell
Интерфейс командной строки, который преобразует естественный язык в команды оболочки.
Язык: TypeScript
Звезд: 513 (139 звезд сегодня) Форкс: 31
AI Shell — это интерфейс командной строки (CLI), который преобразует естественный язык в команды оболочки. Проект вдохновлен Github Copilot X CLI, но это открытый исходный код для всех. Проект может применяться в различных областях, включая информатику, разработку программного обеспечения и обработку естественного языка. Коммерческие приложения этого проекта включают его использование в разработке приложений, которые могут преобразовывать естественный язык в команды оболочки, таких как виртуальные помощники и чат-боты. Проект предоставляет инструкции по настройке, использованию и обновлению, а также предоставляет список специальных символов, которые некоторые оболочки обрабатывают особым образом. Мотивация проекта состоит в том, чтобы предоставить инструмент для людей, которые не являются мастерами bash и которым не терпится получить доступ к CLI второго пилота. Проект благодарит Github Copilot за их удивительные инструменты и идею этого проекта, а также Хасана за его работу над aicommits, которая вдохновила рабочий процесс и некоторые части кода и потоков. Руководство по участию в проекте предназначено для тех, кто хочет помочь исправить ошибку или внедрить функцию в Issues.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #19 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
Веб-интерфейс Stable Diffusion
Язык: Python
Звезды: 61 074 (578 звезд сегодня) Вилки: 11 373
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #20 ViperX7/Alpaca-Turbo
https://github.com/ViperX7/Alpaca-Turbo
Веб-интерфейс для локального запуска модели альпаки
Язык: Python
Stars : 491 (134 звезды сегодня) Вилки: 63
— — — — — — — — — — — — — — — —
21-е место в рейтинге TabbyML/tabby
https://github.com/TabbyML/tabby
Автономный помощник по программированию с использованием ИИ
Язык: Python
Количество звезд: 2936 (605 звезд) сегодня) Вилки:73
— — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #22 THUDM/ChatGLM-6B
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | Модель открытого двуязычного диалогового языка
Язык: Python
Количество звезд: 14 857 (417 звезд сегодня) Разветвления: 1 628
— — — — — — — — — — — — — — — —
23 место в рейтинге emcf/engshell
https://github.com/emcf/engshell
Англоязычная оболочка для любой ОС на базе LLM
Язык: Python
Звезды: 1258 (250 звезд сегодня) Вилки: 96
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #24 iDvel/rime-ice
https://github.com/iDvel/rime-ice
Rime 配置：雾凇拼音 | 长期维护的简体词库
Язык: Go
Звезды: 2829 (164 звезды сегодня) Вилки: 200
— — — — — — — — — — — — — — —
25-е место в рейтинге vinta/awesome-python
https://github.com/vinta/awesome-python
Тщательный список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов для Python
Язык: Python
Звезд: 162 425 (136 звезд сегодня) Форки: 22 818
Awesome Python — это тщательно подобранный список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов Python. Список основан на awesome-php и охватывает широкий спектр областей, включая информатику, разработку программного обеспечения, науку о данных, машинное обучение и обработку естественного языка. Коммерческие приложения этого проекта включают его использование в разработке приложений, требующих фреймворков, библиотек и программного обеспечения Python, таких как веб-разработка, анализ данных и машинное обучение. Список содержит исчерпывающий каталог ресурсов Python, включая панели администратора, алгоритмы и шаблоны проектирования, аутентификацию, кэширование, компьютерное зрение, параллелизм и параллелизм, криптографию, анализ данных, визуализацию данных, драйверы баз данных, глубокое обучение, распределенные вычисления, документацию, графический интерфейс. разработка, машинное обучение, обработка естественного языка и робототехника, среди прочего. Этот проект — отличный ресурс для тех, кто хочет изучить экосистему Python и найти подходящие инструменты и ресурсы для своих приложений.
— — — — — — — — — — — — — — — —
