END TO END GENERATIVE AI PROJECTS
1.0.0
| С.Н. | Название проекта | Описание | Официальный репо | Технический стек |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Multi-PDFS ChatApp AIG Agent? | Бесплано чак с несколькими PDF -файлами с использованием Langchain, Google Gemini Pro & Faiss Vector DB с бесшовным развертыванием потока. Получите мгновенные, точные ответы от Awesome Google Gemini OpenSource Language Model. Превратите свой опыт в формате PDF сейчас! |  | F/w: Langchain Model : Google Gemini Pro, Vector DB : Faiss Deployment : |
| 2 | ? ️ Иметь инструмент речи Genai с использованием llm? ♨ | Инструмент искусственного интеллекта, который генерирует звуковой рассказ, основанный на контексте загруженного изображения, заставив модель Genai LLM. | | F/w: Langchain Model : модели Huggingface, Openai GPT-3.5, Vector Deployment : упрощение, обнимающиеся пространства |
| 3 | Youtube Video Transcribe Summarizer LLM приложение | Конец до конца YouTube Video Transcribe Summarizer LLM -приложение с Google Gemini Pro Предоставляется подробные заметки на основе транскриптов видео на YouTube. С силой ИИ вы теперь можете преобразовать транскрипты видео в всеобъемлющие учебные материалы. | | Google Gemini Pro |
| 4 | Приложение End To Cond Rag LLM | Пошаговое руководство по созданию приложения Rag LLM с Llama2 и Lmaindex | | Llama2 и Llamaindex |
| 5 | Резюме ATS Tracking LLM Project | Это проект, направленный на оптимизацию процесса найма. Он объединяет продвинутую систему отслеживания кандидатов с Google Gemini Pro, оптимизируя резюме резюме, сопоставление ключевых слов и оценку кандидатов для эффективного сквозного решения при приобретении талантов. | | Google Gemini Pro |
| 6 | Конечный текст в приложение SQL LLM вместе с запросом базы данных SQL | Приложение «Text to SQL LLM с Google Gemini Pro» - это программное приложение, которое облегчает преобразование запросов естественного языка в команды SQL. Он также позволяет непосредственно запросить базы данных SQL, используя сгенерированные команды SQL. | | Использование Google Gemini Pro |
| 7 | Конечный проект Multi Languice Extractor Extractor | Извлечение счета -фактуры MultilAge. Откройте для себя мощность экстрактора счета -фактуры MultilAgine! Это приложение Streamlit, основанное на Google Gemini Pro Vision AI, делает извлечение информации из изображений счетов. Загрузите изображения, добавьте подсказки и получайте подробные ответы без усилий. С многоязычной поддержкой. | | Использование Google Gemini Pro |
| 8 | Вопрос о документе PDF Ответ на систему LLM | | Langchain, Cassandra, Astra DB, векторная база данных | |
| 9 | Fine Tune Llama 2 с пользовательским набором данных | | Использование техник LoRA и QLoRA | |
| 10 | Приложение End To Cond Rag LLM: индексация и запрос нескольких PDF | | Использование LmamainDex и OpenAI | |
| 11 | Анализ финансовых акций в реальном времени | | Использование CrewAI , Groq , LangChain и некоторые другие API, такие как browserless, Serper and SEC EDGAR API | |
| 12 | Медицинский чат -бот | Медицинский бот Llama2-это мощный инструмент, предназначенный для предоставления медицинской информации, отвечая на запросы пользователей, используя современные языковые модели и векторные магазины. Бот работает на приличной машине процессора с минимум 16 ГБ оперативной памяти. | | Использование Llama2 и Sentence Transformers . Питается Langchain и Chainlit |
| 13 | Медицинская смесь экспертов LLM | Медицинская смесь экспертов LLM с использованием Mergekit. | | Mergekit |
| 14 | Реализация сена и миштрала 7B. | Ответка сена и MiStral 7B Реализация RAG. Он основан на полном стеке с открытым исходным кодом. | | Хейст-и-Мистрал-7B-раг |
| 15 | Power QNA Chatbot | Вопрос Ответ Generation Приложение с использованием MiStral 7B, Langchain и Fastapi. | | Мистраль 7B, Лангхейн и Фастпи. |
| 16 | Тряпичный | Gemma-7B-RAG-USING-OLLAMA | | Gemma-7B-RAG-USING-OLLAMA |
| 17 | Вывод LLM On-Device | Вывод LLM On-Device с использованием API вывода MediaPipe LLM. | | Использование API вывода MediaPipe LLM. |
| 18 | Личный голосовой помощник с использованием openai | | ||
| 19 | Быстрая тонкая настройка и обучение DPO LLM с использованием USLOTH | | ||
| 20 | Groq chat app | Приложение Groq Chat, созданное с использованием API Groq и Streamlit. | | Groq api и потоковой линии. |
| 21 | Медицинская тряпка с использованием Bio-Mistral-7B | Это тряпичная реализация с использованием стека с открытым исходным кодом. Biomistral 7b использовался для построения этого приложения вместе с PubMedbert в качестве модели встраивания, Qdrant в качестве векторного вектора, и Langchain & Llama CPP в качестве структуры оркестровки | | Реализация Rag, Biomistral 7B, PubMedbert, Qdrant, Langchain & Llama CPP |
| 22 | Сквозная тряпная реализация, использующая Amazon Bedrock | | Amazon Bedrock | |
| 23 | Быстрая стабильная диффузия с использованием SSD-1B | Быстрая стабильная диффузия с использованием SSD-1B. Приложение Gradio внутри для демонстрации. | | Стабильная диффузия с использованием SSD-1B, Gradio |
| 24 | PHI-2 тонкая настройка | PHI-2 тонкая настройка для построения психического здоровья GPT. | | PHI-2-Fine-Tuning |
| 25 | Медицинская тряпка с использованием Meditron-7b-llm | Medical Rag QA -приложение с использованием Meditron 7B LLM, Qdrant Vector Database и модели встраивания PubMedbert. | | Meditron 7b LLM, Qdrant, PubMedbert |
| 26 | Самое быстрое генерация изображений с использованием LCM Lora. | | Лора | |
| 27 | Гидская тряпка с использованием nvidia nim | | Hyde Rag, Nvidia nim | |
| 28 | Создание интеллектуальных систем с использованием Visdum-AI | | Visdum-AI | |
| 29 | Zephyr 7b бета -тряпная демонстрация в приложении Gradio | Zephyr 7b бета -тряпная демонстрация в приложении Gradio, основанном на BGE Enterddings, Chromadb и Zephyr 7B Beta. | | Zephyr 7b бета, тряпка, Gradio, BGE Entgeddings, Chromadb |
| 30 | Langchain выражение выражения | Вступление в язык выражения Лангчейна. | | Лез |
| 31 | Тонкая настройка мультимодальная LLM | Прекрасная настройка мультимодальная LLM "IDefics 9b" на наборе данных Pokemon GO, доступный для обнимающего лица. | | Мультимодальный LLM "IDefics 9b" |
| 32 | Тряпичный инструмент с использованием стога сена, мистерала и цепной линии | Рэг -инструмент с использованием стога сена, Мистерала и цепи. Все стек с открытым исходным кодом на процессоре. | | Тряпка, сена, Мишстраль, цепная линейка |
| 33 | Быстрое сжатие с использованием llmlingua | Быстрое сжатие с использованием llmlingua. Это помогает с стоимостью и задержкой токена. | | Быстрое сжатие, llmlingua |
| 34 | Диффузия потока в колабах | | ||
| 35 | Мультимодальный раг с использованием Langchain | Мультимодальный-раг, использующий лангхейн | | Тряпка, Лэнгчейн |
| 36 | Чат-боты Secure-AI-LLM с использованием методов быстрого предотвращения инъекций | Обратные методы инъекции и профилактики. Закрепите свои чат -боты ИИ, созданные с помощью LLMS. | | Оперативная инъекция, LLMS |
| 37 | Квантование GGUF любого LLM | Gguf-Quantization of-yly-llm | | Gguf-Quantization |
| 38 | Deltamon Anime с помощью Lora | Deltamon-Anime-Using-Lora | | Лора |
| 39 | Оценка LLM и тряпки | Оценка of-llms и rags. Полное руководство по оценке LLM и тряпков, охватывающих теорию и подходы, основанные на коде. | | LLMS, тряпки |
| 40 | Не настраиваясь | Не настраивать | | Не так |
| 41 | Slim Models от llmware | Slim Models от llmware. Приложение для стрижки, показывающее возможности для агентов ИИ и функциональных вызовов. | | Slim Models, LLMware, AI -агенты, функциональные вызовы, приложение Streamlit |
| 42 | Небольшая модель мультимодального зрения | Небольшая мультимодальная модель зрения "IMP-V1-3B", обученная с использованием PHI-2 и SIGLIP. | | Маленькая мультимодальная модель зрения "IMP-V1-3B", PHI-2, SIGLIP |
| 43 | Реализация Лэнгсмит | Лангсмит-внедрение | | Лангсмит |
| 44 | Реализация Langserve | Langserve-внедрение | | Langserve |
| 45 | Мультимодальное приложение AI с использованием Llava 7b и Gradio | Мультимодальное приложение AI с использованием Llava 7b и Gradio | | Llava 7b, Gradio |
| 46 | Смущение Lite | Смущение Lite с использованием Langgraph, Tavily и GPT-4. | | Langgraph, Tavily и GPT-4. |
| 47 | Генеративные-Ай-ЛОЛМ-проекты | Gen AI End To Cond крупные языковые модели проектов | | 30+ Gen AI End To Cond Large Language Model Projects с последними моделями OpenSource, тонкой настройкой |
| 48 | Musicai | Поколение индивидуальной музыки с трансформаторами и питором | | Трансформеры, Pytorch |
| 49 | Приложение для суммирования аудио с использованием Gemini LLM | Приложение для суммирования аудио с использованием Gemini LLM | | Близнецы 1.5, LLM |
| 50 | Fine Tune Multimodal LLM "IDefics 2" с использованием Qlora | Fine Tune MultiModal LLM "IDefics 2" с использованием Qlora. | | Мультимодальный LLM "IDefics 2", Qlora |
| 51 | Llama 3 Orpo Manetuning | Llama 3 Orpo Fine Tuning на A100 в Colab Pro. | | Llama 3 Orpo |
| 52 | Тряпка с использованием llama3, langchain и chromadb | В этом проекте используются Llama3 Langchain и Chromadb для создания системы извлечения дополненного поколения (RAG). Эта система дает вам возможность задавать вопросы о ваших документах, даже если информация не была включена в данные обучения для большой языковой модели (LLM). Поиск дополненного поколения работы, впервые выполнив шаг поиска при представлении вопроса. Этот шаг получает соответствующие документы из специальной векторной базы данных, где документы были проиндексированы. | | Тряпка с использованием llama3, langchain и chromadb |
| 53 | Llama-3 70b LLM с nvidia | Познакомьтесь с Llama3 Chat Aip App! Meta представляет Llama 3, самую мощную модель с открытым исходным кодом. Беспрожимясь с чатботом Llama3. Получите мгновенные, точные ответы от Awesome Llama3 OpenSource Language Model | | Llama-3 70b LLM с nvidia, streamlit ui |
| 54 | Эффективно тонкая настройка Llama 3 с Pytorch FSDP и Q-Lora | Эффективно тонкая настройка Llama 3 с Pytorch FSDP и Q-Lora | | Llama 3 с Pytorch FSDP и Q-Lora, тонкая настройка |
| 55 | ? Meta llama3 Genai Real World Usecases End To Cond Guides в реализации | Llama3 Genai Usecases | | Llama3, Manetuning, Deployment, Rag, Langchain |
| 56 | Meta's Llama3-Quantization ??? | Llama3-Quantization-это официальная реализация бумаги «Насколько хороши квантовые модели Llama3 с низким батом?». Здесь оценка проводится на 10 существующих методах квантования после тренировок и лора-финиации Llama3 на 1-8 битах и различных наборах данных, чтобы всесторонне выявить производительность квантования Llama3. | | Квантование, Generativeai, Llama3-Meta-AI |
| 57 | Ollama-Usecases? | Этот реповнят из Ollama с открытым исходным кодом. | | Оллама |
| 58 | Агенты ИИ? | Паттерны проектирования для многогентных рамок, таких как Autogen, Langraph, Taskweaver, Crewai и т. Д. | | Много агентские рамки, такие как Autogen, Langraph, Taskweaver, Crewai |
| 59 | Тряпка с Lmamaindex и Nvidia | Тряпка с Lmamaindex и Nvidia | | Тряпка с Lmamaindex и Nvidia |
| 60 | Квантовать LLM с использованием awq | Квантовать LLM с использованием awq | | Квантовать LLM с использованием awq |
| 61 | Вывод LLMS и тонкая настройка | Оцените потребление памяти вывода LLMS и тонкую настройку | | Вывод LLMS и тонкая настройка |
| 62 | PHI-3 LLM от Microsoft | Phi-3 LLM от реализации Microsoft | | Phi-3 llm |
| 63 | Продвинутая тряпка ?? | Усовершенствованное извлечение с аугментированным поколением (RAG) через практические ноутбуки, используя силу Langchain, Openai GPT, Meta Llama3, агенты. | | Усовершенствованное извлечение с аугментированным поколением (RAG), Langchain, Openai GPTS, Meta Llama3, агенты. |
| 64 | Тряпичная ляп-салон-копчик-и-азур-опенай | Тряпичная ляп-салон-копчик-и-азур-опенай | | Тряпка, aws-bedrock, azure-openai, генеративный ИИ |
| 65 | LLM Security 2024 | Обеспечение LLM против 10 уязвимостей с крупной языковой модели OWASP 2024 | | OWASP, LLM Security, уязвимость, безопасность данных, кибербезопасность, Generative AI, LLM Security |
| 66 | GPT4-API-IMPLEMATIONG-GPT4-RAG | Начало работы с GPT4 API, GPT4 Rag, Appenai GPT4, модели OpenAI | | OpenAI-API, GPT-4, крупные модели, Generative-AI, GPT4-API, GPT4O |
| 67 | Счет палигеммы и тонкая настройка | Счет палигеммы и тонкая настройка | | Палигемма, вывод, тонкая настройка, генерация-аи |
| 68 | Оценка LLMS | Оценка LLMS | | Оценка LLMS, генеративный ИИ |
| 69 | Создание тряпки с моделью OpenAI GPT-4O (OMNI) с использованием векторной базы данных ObjectBox | Создание тряпки с моделью OpenAI GPT-4O (OMNI) с использованием векторной базы данных ObjectBox | | Rag, Openai GPT-4O (OMNI) модель, векторная база данных Mobjectbox |
| 70 | Палигемма. Создание | Палигемма. Создание | | Палигемма, создание |
| 71 | Тряпичный оценщик | Библиотека для оценки систем поиска генерации (RAG) (RAG) | | Rag Enguator, метрики: Bleu, Rouge, Bert, недоумение, разнообразие, расовая предвзятость |
| 72 | Griptape: Создайте настраиваемые мульти -ИИ -агенты с нуля | Griptape: Создайте настраиваемые мульти -ИИ -агенты с нуля | | Agent-Framework, Griptape, LLM, Generative-AI, AIAGENTS |
| 73 | Синтетическое генерация данных с использованием LLM | Генерация синтетических данных с использованием LLM через Argilla, Distilabel, CHATGPT и т. Д. | | Генерация синтетических данных, LLM, Argilla, Distilabel, Chatgpt |
| 74 | Groq-whisper быстрое транскрипционное приложение | Groq-whisper быстрое транскрипционное приложение, созданное с использованием API Groq и Streamlit | | Groq-whisper, llm, стримка |
| 75 | Crewai Agentops | Crewai Agentops: следите за своими агентами искусственного интеллекта | | Агенты, генератив-аи, экипай, aiagents |
| 76 | Агентская тряпка с использованием экипажа AI | Агентская тряпка с использованием экипажа AI | | Rag, Generative-AI, Crewai, Aiagents, Agentic-Rag, Agentic-AI, Crewai-Rag |
| 77 | Агенты ИИ с использованием экипажа ИИ | AI Agents Agents приложение с использованием экипажа AI | | AI Agents, приложение для потоков, generativeai, экипаж AI |
| 78 | Multi GPU Fine Training LLMS | Multi GPU Fine Training LLM с использованием DeepSpeed и ускоряется. | | Ускорение, снятие графических процессоров, создание, глубокое скорость, модели с большим языком, Generative-AI |
| 79 | Финансовый агент на базе LLM | Интеллектуальный агент, использующий крупные языковые модели (LLMS) для автоматического поиска финансовых новостей и прогнозирования цен на акции. | | Агент, Finance-API, LLMS, Generative-AI, Gemini-Pro |
| Список больше проектов идет ... !!! |
Распределено по лицензии MIT. Смотрите LICENSE для получения дополнительной информации.
