Платформа разработки LLM-приложений: быстрые эксперименты с промптами и моделями, оценка качества и публикация — от прототипа до прода.
Стриминговая обработка данных для ИИ: постоянно обновляемый индекс из потоков данных — основа для RAG, который не устаревает.
Агентная обработка документов из Berkeley: пайплайны с ИИ-шагами извлекают, преобразуют и разрешают сущности в массивах документов любого объёма.
Поиск по коду для команд: индексирует репозитории компании и даёт быстрый поиск по всему коду — с ИИ-ответами поверх результатов.
Поиск и переписывание кода по AST-структуре: находите и меняйте паттерны в десятках языков — используется и ИИ-агентами, и людьми.
База знаний по коду для ИИ-агентов: граф зависимостей репозитория с готовыми агентами — ответы на вопросы, изменения кода и тесты.
Среды манипуляторов для обучения роботов: стандартная тестовая площадка исследований — захват объектов, сборка и перестановка с MuJoCo-физикой.
Фреймворк обучения роботов от NVIDIA: RL-политики в GPU-параллельных симуляциях Isaac Sim — от обучения ходить до тонкой моторики манипуляторов.
Сканер безопасности моделей: проверяет файлы моделей на скрытый код и уязвимости десериализации — перед тем как загрузить чекпоинт с Hugging Face.
Наблюдаемость ИИ-агентов: трейсы каждого шага, стоимость токенов и отладка сбоев — для CrewAI, LangChain, Autogen и собственных агентов.
Сервинг LLM от Shanghai AI Lab: тот самый движок Turbomind обслуживает тысячи запросов в секунду на GPU с потоковым выводом.
Лёгкий инструмент дообучения от Shanghai AI Lab: 70B-модель на одной видеокарте за счёт clever offload — конфиги из коробки для сотен моделей.
Фреймворк дообучения сотен моделей от Alibaba: LLM, мультимодальные и аудио-модели — полный цикл от SFT до RLHF с одной командой.
Открытый набор инструментов для датасетов от Allen AI: сам датасет Dolma на триллион токенов и пайплайны его сборки — полностью воспроизводимые.
Обработка терабайтов текстов для обучения LLM: фильтрация, дедупликация и токенизация распределённо — инструмент, стоявший за созданием FineWeb.
Понимание длинных видео от команды LLaVA: отвечает на вопросы по роликам, находит моменты и описывает происходящее с открытыми весами.
Платформа мировых моделей от NVIDIA: генерация физически правдоподобного видео для обучения роботов и автономных систем — с предобученными весами.
Обучение LoRA для Flux на видеокарте с 12 ГБ памяти: минималистичный интерфейс — загрузите изображения и получите готовую LoRA без сложных настроек.
Набор инструментов для обучения FLUX: LoRA и дообучение с веб-интерфейсом — один из самых популярных способов обучить модель на своих изображениях.
Универсальный тренажёр для Stable Diffusion и Flux: LoRA, дочерние сети и полное дообучение — в одном десктопном приложении с настройками по умолчанию.