Github 2024-02-05 开源项目周报 Top15
根据Github Trendings的统计,本周(2024-02-05统计)共有15个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:
开发语言 | 项目数量 |
---|---|
Python项目 | 10 |
TypeScript项目 | 2 |
Jupyter Notebook项目 | 2 |
C项目 | 1 |
Rust项目 | 1 |
Shell项目 | 1 |
PowerShell项目 | 1 |
Zed: 由Atom和Tree-sitter的创建者开发的高性能多人代码编辑器
- 创建周期:1071 天
- 开发语言:Rust
- 协议类型:Other
- Star数量:9436 个
- Fork数量:261 次
- 关注人数:9436 人
- 贡献人数:42 人
- Open Issues数量:1185 个
- Github地址:https://github.com/zed-industries/zed.git
- 项目首页: https://zed.dev
Zed是由Atom和Tree-sitter的创建者开发的高性能多人代码编辑器。
Dify.AI: 开源的LLM应用程序开发平台
- 创建周期:299 天
- 开发语言:Python, TypeScript
- 协议类型:Other
- Star数量:14984 个
- Fork数量:2007 次
- 关注人数:14984 人
- 贡献人数:79 人
- Open Issues数量:52 个
- Github地址:https://github.com/langgenius/dify.git
- 项目首页: https://dify.ai
Dify.AI是一个开源的LLM应用程序开发平台,集成了后端作为服务和LLMOps。它涵盖了构建生成式AI原生应用所需的核心技术栈,包括内置的RAG引擎。Dify已经帮助构建了超过10万个应用程序,并允许用户基于任何LLMs部署自己的助手API和GPTs版本。
LLaVA: 大型语言和视觉助手
- 创建周期:294 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Apache License 2.0
- Star数量:13411 个
- Fork数量:1408 次
- 关注人数:13411 人
- 贡献人数:42 人
- Open Issues数量:518 个
- Github地址:https://github.com/haotian-liu/LLaVA.git
- 项目首页: https://llava.hliu.cc
LLaVA是一个专注于大型语言和视觉模型的视觉指导调整项目,具有类似GPT-4的能力。它被称为大型语言和视觉助手,旨在通过视觉指导调整来改进基线。该项目已在NeurIPS 2023中展示,并得到了各方贡献。
Code Llama: 大型语言模型家族
- 创建周期:165 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Other
- Star数量:13178 个
- Fork数量:1358 次
- 关注人数:13178 人
- 贡献人数:11 人
- Open Issues数量:84 个
- Github地址:https://github.com/facebookresearch/codellama.git
Code Llama是一系列用于代码的大型语言模型,具有最先进的性能,填充能力,支持大型输入上下文,并且能够零-shot指令跟随编程任务。它包括多种类型,如基础模型、Python专业化和具有不同参数的指令跟随模型。这些模型是在16k个标记的序列上进行训练,并在最多100k个标记的输入上显示改进。最新版本的Code Llama现在可以供各种规模的个人、创作者、研究人员和企业使用,提供预训练和微调的Llama语言模型的模型权重和起始代码。
我的电视 - 安卓电视直播软件
- 创建周期:40 天
- 开发语言:C
- Star数量:649 个
- Fork数量:124 次
- 关注人数:649 人
- 贡献人数:1 人
- Open Issues数量:23 个
- Github地址:https://github.com/lizongying/my-tv.git
我的电视是一个开源的安卓电视直播应用,内置了直播源。
少样本语音克隆的高质量TTS模型
- 创建周期:9 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:MIT License
- Star数量:4367 个
- Fork数量:411 次
- 关注人数:4367 人
- 贡献人数:24 人
- Open Issues数量:65 个
- Github地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git
该项目专注于使用最少的语音数据来训练高质量的文本到语音(TTS)模型,实现少样本语音克隆。该项目的GitHub页面上提供了演示视频。
GitHub Actions Runner Images - GitHub操作的开源runner镜像集合
- 创建周期:1706 天
- 开发语言:PowerShell
- 协议类型:MIT License
- Star数量:8631 个
- Fork数量:3193 次
- 关注人数:8631 人
- 贡献人数:256 人
- Open Issues数量:23 个
- Github地址:https://github.com/actions/runner-images.git
GitHub Actions Runner Images是GitHub Actions的一组开源runner镜像集合。它提供了不同操作系统和软件支持的各种镜像,以及与存储库交互的指南和常见问题解答。
从零开始构建大型语言模型
- 创建周期:197 天
- 开发语言:Jupyter Notebook
- 协议类型:Other
- Star数量:8212 个
- Fork数量:475 次
- 关注人数:8212 人
- 贡献人数:6 人
- Open Issues数量:0 个
- Github地址:https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git
- 项目首页: https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch
《从零开始构建大型语言模型》是一本指导您从头开始创建自己的LLM的书籍,使用清晰的解释、图表和示例。该方法与创建ChatGPT等大规模基础模型的方法相似。它涵盖了理解大型语言模型和处理文本数据等主题。
InstantID:零调整身份保持生成
- 创建周期:56 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Apache License 2.0
- Star数量:6349 个
- Fork数量:385 次
- 关注人数:6349 人
- 贡献人数:6 人
- Open Issues数量:65 个
- Github地址:https://github.com/InstantID/InstantID.git
- 项目首页: https://instantid.github.io/
InstantID 是一种全新的无需调整的方法,可仅通过单张图像实现保持身份的生成,支持各种下游任务。
DSPy: 优化语言模型提示和权重的框架
- 创建周期:388 天
- 开发语言:Python, Jupyter Notebook
- 协议类型:MIT License
- Star数量:5512 个
- Fork数量:343 次
- 关注人数:5512 人
- 贡献人数:49 人
- Open Issues数量:79 个
- Github地址:https://github.com/stanfordnlp/dspy.git
DSPy是一个用于算法优化语言模型(LM)提示和权重的框架,使得使用LM构建复杂系统变得更加容易。它将程序的流程与每个步骤的参数分离,并引入了新的优化器,可以调整LM调用的提示和权重以最大化所需的度量标准。DSPy可以教授强大的模型,如GPT-3.5或GPT-4,在任务中变得更加可靠,从而提高质量,并以更系统化的方式解决LM的困难任务。
Lepton AI: 基于对话的搜索演示
- 创建周期:13 天
- 开发语言:TypeScript, Python
- 协议类型:Apache License 2.0
- Star数量:5447 个
- Fork数量:550 次
- 关注人数:5447 人
- 贡献人数:4 人
- Open Issues数量:17 个
- Github地址:https://github.com/leptonai/search_with_lepton.git
- 项目首页: https://search.lepton.run
Lepton AI是一个开源项目,允许用户构建快速基于对话的搜索演示。它具有内置的LLM支持、搜索引擎、可定制的UI界面以及可共享的缓存搜索结果。
Palworld 专用服务器 Docker
- 创建周期:17 天
- 开发语言:Shell
- 协议类型:MIT License
- Star数量:1838 个
- Fork数量:218 次
- 关注人数:1838 人
- 贡献人数:35 人
- Open Issues数量:26 个
- Github地址:https://github.com/thijsvanloef/palworld-server-docker.git
- 项目首页: https://hub.docker.com/r/thijsvanloef/palworld-server-docker
Palworld Dedicated Server Docker是一个开源项目,为您提供了一个Docker容器,可以轻松运行Palworld专用服务器。它已在Linux(Ubuntu/Debian)、Windows 10和macOS(包括Apple Silicon)上进行了测试。但是,Xbox GamePass/Xbox Console玩家目前无法加入专用服务器,并且最多只能有4名玩家参与。
微型视觉语言模型Moondream
- 创建周期:38 天
- 开发语言:Python
- Star数量:1618 个
- Fork数量:123 次
- 关注人数:1618 人
- 贡献人数:8 人
- Open Issues数量:29 个
- Github地址:https://github.com/vikhyat/moondream.git
微型视觉语言模型Moondream是一个强大而多功能的开源项目,旨在有效地在各种平台上运行。
LangGraph: 以图形构建语言代理
- 创建周期:173 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:MIT License
- Star数量:690 个
- Fork数量:63 次
- 关注人数:690 人
- 贡献人数:6 人
- Open Issues数量:16 个
- Github地址:https://github.com/langchain-ai/langgraph.git
LangGraph是一个专注于将语言代理构建为图形的开源项目,从而可以以一种新的方式来理解和处理语言。它旨在提供一个以图形结构表示和分析语言数据的框架。
PalWorld .sav文件转换工具
- 创建周期:9 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:MIT License
- Star数量:345 个
- Fork数量:22 次
- 关注人数:345 人
- 贡献人数:1 人
- Open Issues数量:27 个
- Github地址:https://github.com/cheahjs/palworld-save-tools.git
palworld-save-tools是一个开源项目,提供了将PalWorld .sav文件转换为JSON以及相反操作的工具。最近,该工具已更改了JSON文件的格式,旧版本的工具与新格式不兼容。然而,更新后的工具提供了更快的性能和更少的内存使用。警告用户不要使用早于v0.4的版本,以避免数据损坏,因为它们在转换过程中可能会创建损坏的Level.sav文件。此外,该工具支持解析uesave或其他非Palworld感知的Unreal保存编辑器无法处理的数据,包括Level.sav文件中的GroupSaveDataMap和CharacterSaveParameterMap。