通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型，统一 API 适配，可用于 key 管理与二次分发。
AI模型接口管理与分发系统，支持将多种大模型转为OpenAI格式调用、支持Midjourney Proxy、Suno、Rerank，兼容易支付协议，可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用，本项目基于One API二次开发。
一个专为 AI 智能体设计的高性能操作系统虚拟化与控制框架。它通过轻量级、近乎原生速度的虚拟容器，让 AI Agent 能够在完全隔离的 macOS 或 Linux 环境中自动执行“用电脑”任务，如操作应用、上网、写代码、自动化复杂办公流程等，并内置多种主流 LLM（大模型）接口。
使用微信聊天记录微调大语言模型，使用微信语音消息大模➕0.5B大模型实现高质量声音克隆，并绑定到微信机器人，实现自己的数字分身。数字克隆/数字分身/声音克隆/LLM/大语言模型/微信聊天机器人/LoRA
微软专为 CPU 本地推理和极致压缩（低比特）大模型设计的推理框架。它支持对 1-bit/1.58-bit 量化模型进行高效、低能耗的推理，兼容 BitNet、Llama3-8B-1.58、Falcon3 等模型，无需 GPU。
一个高性能、开源的 Python 库，用于构建多模态智能代理。通过统一大语言模型的 API，并赋予它们记忆、知识、工具和推理等强大功能。该项目速度快、内存占用少，支持文本、图像、音频和视频等多种内容形式，以及多代理、结构化输出，兼容几乎任何模型和服务供应商。
微软发布了革命性的视觉Agent框架OmniParser V2。这个能把DeepSeek-R1、GPT-4o等大模型变成计算机使用智能体的黑科技，让AI终于不再只是脑补屏幕内容——它现在能像人类一样精准识别UI元素，甚至能发现你都没注意到的隐藏按钮！
可以将机器学习模型、工具和库从一个框架转换到另一个框架。开发者通过简单的函数即可完成代码的转换，支持 TensorFlow、PyTorch、JAX 等主流框架。
PySpur是一个开源的轻量级可视化AI智能体工作流构建器，旨在简化AI系统的开发流程。通过拖拽式界面，用户可以快速构建、测试和迭代AI工作流，无需编写复杂代码。
一款开源的 SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用 20 万美元（224 张 GPU）就能训练出商业级 11B 参数的视频生成大模型。
开源、轻量的 AI 模型训练跟踪与可视化工具，提供了一个跟踪、记录、比较、和协作实验的平台。
Oumi 是一个完全开源的平台，可简化基础模型的整个生命周期 - 从数据准备和训练到评估和部署。
功能强大、用户友好的自托管 AI 平台，支持完全离线运行。它集成了多种大型语言模型运行器，如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API，支持网页搜索、本地 RAG 集成、权限管理、适配移动端、Markdown 和 LaTeX 等功能。
`aisuite`使开发人员能够通过标准化接口轻松使用多个 LLM。使用类似于 OpenAI 的界面，可以轻松地与最流行的 LLM 进行交互并比较结果。它是 python 客户端库的精简包装器，允许创建者无缝交换和测试来自不同 LLM 提供程序的响应，而无需更改其代码。如今，该库主要专注于聊天完成。我们将在不久的将来将其扩展到更多使用案例。
够利用日常家用设备（如手机、笔记本电脑、台式机等）来搭建家庭 AI 集群。它通过整合现有的设备，无需昂贵硬件，即可构建一个低成本、可扩展的 GPU 计算集群，支持动态模型分区、自动发现设备、ChatGPT API、P2P 连接和多种推理引擎。