Caffe：UC伯克利研究推出的深度学习框架

Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名，可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html

百宝箱Tbox是什么百宝箱Tbox（原芝士饼）是蚂蚁集团（支付宝）推出的一站式 AI 原生应用开发平台，无需任何代码基础，只需通过自然语言，简单几步即可完成应用的创建与发布。百宝箱Tbox集成了多种主流大模型，如通义千问、月之暗面等。百宝箱Tbox不仅可以帮你轻松创建各类智能体（Agent），支持一键发布到支付宝小程序，还能发布到其他平台，释放无限可能！百宝箱Tbox的主要功能0代码开发：用户无需编写代码即可快速搭建AI应用，目前支持对话型、文本型、文生图、图生图和工作流应用。提供配置/编辑应用的能力，可以设置新建 AI 应用时使用的模型、对应的提示词和应用配置参数等信息。主流大模型集成：百宝箱Tbox提供了包括通义千问、月之暗面等在内的一系列主流AI大模型，供用户选择和使用，支持各种AI应用的开发。应用广场：百宝箱Tbox应用广场可以体验各类推荐应用，同时还能克隆这些应用，定制专属于自己的 AI 应用。应用分发：AI应用支持发布到支付宝小程序、百宝箱Tbox应用广场、Web 应用，允许外部用户访问。知识库：提供了一种直观且用户友好的方式来管理和存储数据，AI 应用能用你自己专属的数据，让机器人使用上传的数据，来回答用户的查询。模型训练：支持图像大模型，训练自己的专属模型。上传训练数据集，预置训练参数，AI 自动打标，支持模型效果测试，进行优化调整。个性化定制：用户可以根据需要定制AI应用的性格特点、语言风格等，打造具有个性化特征的AI产品。百宝箱Tbox可以构建哪些应用对话型应用：对话型应用采用一问一答的模式与用户持续对话。对话型应用可以用在客户服务、在线教育、医疗保健、金融服务等领域，帮助组织提高工作效率、减少人工成本和提供更好的用户体验。文本型应用：文本型应用是指根据用户提供的信息自动生成高质量文本，例如文章摘要、翻译、新闻媒体、广告、SEO、市场营销等，为行业提供高效、快速的文本生成服务。文生图型应用：文生图型应用可以根据你输入或选择的文字信息，应用可以自动生成相关图片。文生图型应用提供专业的图像模型生成能力，可以帮你轻松构建应用，如 AI 卡通头像、 AI 营销海报等。图生图型应用：图生图型应用是指构建的 AI 应用支持用户输入文字的同时，也输入图片，以此综合生成图片。工作流应用：工作流是指通过可视化的方式，对文本大模型、知识库等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。如何使用百宝箱Tbox产品官网：访问百宝箱Tbox官网 tbox.alipay.com ，注册登录。选择模板：登录后，可以浏览平台提供的各种AI应用模板。根据需求选择合适的模板作为起点。定制智能体：选择模板后，可以定制智能体的人设、语言风格、性格特点等，符合品牌或产品定位。使用AI大模型：百宝箱Tbox提供多种主流AI大模型供选择。可以根据应用需求选择合适的模型来增强智能体功能。0代码搭建：利用平台的0代码特性，通过图形界面拖拽组件、设置参数等方式，快速搭建AI应用。测试和调整：在搭建过程中，可以不断测试智能体的表现，并根据测试结果进行调整，优化用户体验。发布应用：完成搭建和测试后，可以一键将AI应用发布到支付宝小程序或其他平台，供用户使用。百宝箱Tbox的应用场景支付宝小程序开发：用户可以用百宝箱Tbox快速开发支付宝小程序，涵盖电商、服务、娱乐等多个领域。智能客服：创建智能客服系统，提供24*7小时的自动化客户支持，处理常见问题和用户咨询。内容创作辅助：辅助用户进行内容创作，如自动生成文章、设计图像或音乐等创意作品。教育和培训：开发智能教育应用，提供个性化学习体验，包括语言学习、技能培训等。健康管理：构建健康咨询和管理应用，提供饮食建议、运动计划和健康监测。企业自动化：为企业提供自动化解决方案，如自动化报告生成、数据分析和业务流程优化。

NLTK（Natural Language Toolkit）自然语言工具包——是一套开源Python模块、数据集和教程，支持自然语言处理的研究和开发。NLTK需要Python版本3.7、3.8、3.9、3.10或3.11。

Python机器学习库

魔乐社区是什么魔乐社区（Modelers）是天翼云与华为联合推出的AI开发者社区，提供TDMA（工具链、数据集、模型、应用）的托管展示服务和支撑系统。魔乐社区汇聚AI产业链资源，依托理事会成员单位，吸引开发者共同推动AI发展，解决行业难题，促进生态繁荣。社区提供免费算力，方便用户体验AI模型和应用效果。魔乐社区的主要功能模型托管与管理：提供模型库，用户能托管和分享用于自然语言处理、视觉和音频任务的AI模型。数据集托管：托管用在各种AI任务的数据集，包括翻译、语音识别和图像分类等，供训练、评估和测试使用。体验空间：提供机器学习和深度学习算法的应用案例，支持用户在浏览器中直接体验模型的交互式应用程序。Git仓库服务：托管基于Git的仓库，支持用户和组织协作开发模型和代码。工具套件集成：集成openMind Library和openMind Hub Client等工具套件，方便模型开发和管理。如何使用魔乐社区注册和登录：访问魔乐社区官方网站。按照提示完成登录和注册。 获取模型访问模型库，获取平台上所有公开的模型。根据模型标签或任务筛选所需的模型。以PyTorch-NPU/qwen1.5_7b_chat模型为例，筛选或搜索找到模型。点击模型卡片，进入模型详情页，查看模型介绍和操作指导。根据模型详情页的指引，在线体验模型效果或下载模型文件。参考环境安装文档进行详细安装步骤。浏览和使用更多社区资源数据集：访问和下载用于AI训练的数据集。体验空间：用社区提供的在线环境进行模型测试和应用开发。参与社区活动课程和研讨：参与社区提供的课程和研讨交流。竞赛和挑战：参加社区举办的AI竞赛和巅峰挑战。使用工具链：安装和使用社区提供的工具链，进行模型开发和推理。贡献和分享：分享模型和应用：在社区中分享自己的AI模型和应用。反馈和建议：基于社区的帮助中心提供反馈和建议。魔乐社区的应用场景智能客服系统：开发能理解用户查询，提供即时响应的聊天机器人。自动驾驶汽车：基于计算机视觉技术识别道路标志、行人和障碍物，提高驾驶安全性。健康监测应用：分析穿戴设备收集的数据，监测用户健康状况并提供健康建议。个性化推荐系统：在电商网站或流媒体服务中，根据用户行为和偏好推荐商品或内容。智能语音助手：创建能理解和执行语音命令的虚拟助手，如控制智能家居设备。

Leap 提供简单易用的API和SDK，帮助开发人员在几分钟内将人工智能添加到自己的应用程序中，如生成图像、编辑图像、微调模型、检索文本上下文等。Leap 可以在不编写/少量编写代码的情况下与5000多个应用程序集成。该工具提供Javascript、Python和cURL的API，用户可以通过注册免费试用帐户来试用Leap的功能。Leap的特色功能多合一AI功能的API。一个平台的API，用于图像、文本、视频等AI功能实现，无需在单个API之间切换。内置测试和试玩工作台。在浏览器中使用Leap提供的人工智能模型，然后再将其集成到自己的应用程序中。与任何应用程序集成。通过提供的Zapier集成，无需编程，便可以将Leap连接到3000多个应用程序。微调训练自定义模型。使用其Dreambooth微调仪表板和API，可训练自定义的模型，无论是人、宠物、对象或自定义风格。Leap的产品价格Leap 的产品定价很简单，提供免费的基础套餐和付费套餐允许用户访问其他高级功能、无限制使用和访问高级队列。免费套餐图像生成：在标准队列中生成 100 张图像。付费套餐图像生成：每张图像支付 0.005 美元（高级队列）。模型微调：为每个经过训练的模型版本支付 2 美元（高级队列）混合图像：每张图片支付 0.01 美元（高级队列）

开源机器学习框架

Trae官网是字节跳动针对中文开发者推出的AI编程工具入口，Trae集成了目前火爆的国产开源大模型Deepseek-R1、Deepseek-V3满血版和Doubao-1.5-pro模型，并针对中文开发场景进行了专门的优化。