HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLMhttps://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM
Stars: 13.6k License: NOASSERTION
Awesome-Chinese-LLM 是整理开源的中文大语言模型，主要包括规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型，涵盖底座模型、垂直领域微调及应用、数据集与教程等。
- 包含各种规模的中文大语言模型
- 可私有化部署
- 低训练成本
- 收集中文 LLM 相关的开源模型、应用、数据集及教程
- 底座模型细节概览
- 提供多种垂直领域微调应用
- 提供各种数据集
- 提供 LLM 训练微调框架和推理部署框架
- 提供 LLM 评测和教程
NielsRogge/Transformers-Tutorialshttps://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials
Stars: 8.6k License: MIT
Transformers-Tutorials 是使用 HuggingFace 的 Transformers 库制作的演示。 该项目主要功能、关键特性、核心优势包括：
- 包含了多个基于 Transformers 库实现的演示
- 涵盖了多种 Transformer 架构，如 BERT、GPT-2 等
- 提供了对文本分类、命名实体识别等任务的模型微调和推理示例
HVision-NKU/StoryDiffusionhttps://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion
Stars: 5.5k License: Apache-2.0
StoryDiffusion 是一个用于长距离图像和视频生成的一致自注意力模型。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括：
- 通过生成连贯的图像和视频来创作神奇故事
- 为角色一致性图像生成提供了连贯自注意力
- 实现了长距离视频生成的运动预测器
- 提供漫画和图片到视频等多种应用示例
- 支持两种方式进行漫画生成：使用 jupyter notebook 或启动本地 gradio demo
google-research/timesfmhttps://github.com/google-research/timesfm
Stars: 3.2k License: Apache-2.0
timesfm 是由 Google Research 开发的用于时间序列预测的预训练时间序列基础模型。 该项目提供了以下功能和优势：
- 支持单变量时间序列预测，上下文长度最多为 512 个数据点，任意未来时段长度。
- 可选频率指示器。
- 重点关注点估计，并不支持概率性估计。
- 要求上下文是连续的，并且上下文和未来时段具有相同的频率。
- 提供了 API 进行推断操作。
gregorojstersek/resources-to-become-a-great-engineering-leaderhttps://github.com/gregorojstersek/resources-to-become-a-great-engineering-leader
Stars: 2.5k License: NOASSERTION
resources-to-become-a-great-engineering-leader 是一个列出了成为优秀工程领导者所需的书籍、博客、通讯和人物资源的项目。 该项目主要功能、关键特性和核心优势包括：
- 列出了大量有关软件工程、系统设计、数据工程、领导力以及产品与业务等方面的资源
- 提供个人精选资源，帮助用户提升并成为 2024 年一名杰出的工程领导者
- 鼓励用户根据自身需要选择特定类别下感兴趣或需要加强学习的资源，避免浪费时间在不必要的内容上。
