وب سرویس مجید
این ابزار یک برنامهی سبک و قدرتمند برای ترجمهی لحظهای صدا و گفتار است که از فناوری Windows LiveCaptions بهره میبرد. کاربرد: این ابزار برای ترجمهی بلادرنگ مکالمات، ویدیوها، یا هر نوع محتوای صوتی در ویندوز استفاده میشه و به کاربران کمک میکنه محتوای صوتی رو به زبان دیگری بدون تأخیر درک کنند. ️ د ...
چارتهای ساده، انعطافپذیر، تعاملی و قدرتمند برای .Net، LiveCharts2 اکنون تقریباً در همه جا قابل اجراست: Maui، Uno Platform، Blazorwasm، WPF، WinForms، Xamarin، Avalonia، WinUI و UWP. کاربرد: این کتابخانه برای ایجاد نمودارها، نقشهها و کنتورهای اندازهگیری در پروژههای .Net استفاده میشود و به توسعه ...
این یک سیستم چتبات زنده برای پروژه پایانی تحصیلات دانشگاهی است که با زبان برنامهنویسی Python و با استفاده از کتابخانه Natural Language Toolkit (NLTK) ساخته شده است. این چتبات از تکنیکهای یادگیری ماشین بهره میبرد و طوری طراحی شده که درک و پیادهسازی آن برای دانشجویان آسان باشد. کاربرد: این چتبات م ...
چه کاری انجام میده؟ LiveCode یک محیط توسعه چندسکویی هست که به توسعهدهندگان اجازه میده با استفاده از یک زبان ساده و شبیه انگلیسی، برنامههای کاربردی برای ویندوز، مک، لینوکس، آیاواس و اندروید بسازن. ️ کاربرد: این ابزار برای ساخت اپلیکیشنهای دسکتاپ و موبایل بدون نیاز به یادگیری چندین زبان برنامهنویسی م ...
یک بازیگاه کد که دقیقاً طوری که انتظار دارید کار میکنه! کاربرد: این ابزار به شما اجازه میدهد تا کدهای خود را به صورت زنده اجرا و تست کنید، بدون نیاز به تنظیمات پیچیده. مناسب برای توسعهدهندگان، مربیان، و یا هر کسی که میخواهد کدهای HTML، CSS و JavaScript را به سرعت ببیند و امتحان کند. در چه شرایطی ...
این مخزن شامل پروژههای عملی فرانتاند است که برای یادگیری و تمرین توسعهی وب طراحی شدهاند. کاربرد: این پروژهها به تو کمک میکنن تا مهارتهای فرانتاند مثل HTML، CSS و JavaScript رو در عمل تقویت کنی و نمونههای واقعی از کدنویسی رو ببینی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری فرانتاند یاد میگی ...
کاربرد: این یک سرور استریم ویدیوی زنده به زبان گولاگ هست که به راحتی میتونی باهاش یک سرویس پخش زنده راهاندازی کنی از پروتکلهای رایج مثل RTMP و HLS پشتیبانی میکنه و بدون نیاز به سرورهای سنگین، استریم رو مدیریت میکنه در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای یک سرویس سبک و سریع برای پخش زنده و ...
چه کاری انجام میده؟ این یک پلتفرم زنده و کامل برای ارتباط بلادرنگ بین انسانها و هوش مصنوعیه. با استفاده از LiveKit میتونی تماسهای صوتی و تصویری با کیفیت بالا، جریانهای دادهٔ زنده و تعامل هوشمند با هوش مصنوعی رو توی اپلیکیشنهات پیادهسازی کنی. کاربرد: توسعهٔ اپلیکیشنهای مکالمه، کلاسهای آنلاین، ...
این ابزار چه کاری انجام میده؟ یک ابزار زیبا برای نمایش زندهٔ نمودارهای از دست دادن (loss) و دقت (accuracy) در حین آموزش مدلهای یادگیری ماشین در محیط Jupyter Notebook است. از آن در کار با فریمورکهایی مثل Keras، PyTorch و دیگران میتوان استفاده کرد. چه زمانی بهتره ازش استفاده کنیم؟ وقتی که داری یک ...
lively.next چیه؟ یه کیت شخصی برای برنامهنویسیه که تأکید زیادی روی زندهبودن، مستقیمبودن و تعامل داره. یعنی تغییراتت فوری دیده میشن، بدون نیاز به کامپایل یا ریستارت. کاربرد: برای یادگیری برنامهنویسی، ساخت ابزارهای شخصی، آزمایش ایدهها و توسعه تعاملی کدها عالیه. مثل یه محیط زنده که همه چیز توی اون ...
چه کاری انجام میده؟ این فریمورک یک سیستم مدیریت وضعیت نسل جدیده که بر پایه SQLite ریکتیو و موتور همگامسازی داخلی کار میکنه. با LiveStore میتونی وضعیت اپلیکیشنهات رو به صورت زنده و بدون نیاز به کدنویسی زیاد همگامسازی کنی، چه آفلاین باشی چه آنلاین. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری یه اپلیک ...
این پروژه یک سیستم تشخیص چهره در زمان واقعی (realtime) روی استریم ویدیویی زنده است که از طریق مرورگر قابل دسترسی است. کاربرد: این ابزار برای پروژههایی که نیاز به تشخیص چهره در محیط مرورگر دارند، مناسب است. مثلاً در سیستمهای احراز هویت، نظارت هوشمند یا تعامل با کاربر در برنامههای آنلاین. در چه شرا ...
چه خبر؟ این پروژه ترکیب جذابی از Svelte و Phoenix LiveView رو ارائه میده تا بتونی از قدرت هر دو فریمورک برای ساخت اپلیکیشنهای تعاملی و واکنشگرا استفاده کنی. کاربرد: این ابزار به تو اجازه میده که کامپوننتهای Svelte رو مستقیماً داخل Phoenix LiveView استفاده کنی و بدون نیاز به رفرش صفحه، تغییرات به ...
چه کاری انجام میده؟ یک انسان دیجیتالی هوشمند که در زمان واقعی با کاربران تعامل داره و میتونه در استریمهای زنده صحبت کنه، سوالات رو جواب بده و حضور پویا داشته باشه. کاربرد: این پروژه برای استریمهای زنده تعاملی، پشتیبانی مشتری هوشمند، آموزش مجازی و محتوای دیجیتال پویا مناسبه. در چه شرایطی بهتره استف ...
کاربرد: این یک اپلیکیشن ساده و کاربرپسند برای تنظیم والپیپر در ویندوز ۱۰ و ۱۱ است که از هم والپیپرهای استاتیک و هم دینامیک پشتیبانی میکند. ️ همچنین یک جامعهٔ داخلی دارد که کاربران میتوانند والپیپرهای خود را به اشتراک بگذارند و از والپیپرهای دیگران استفاده کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر ...
چرا این پروژه مهمه؟ چون به تو کمک میکنه با Laravel Livewire به بهترین شکل ممکن کار کنی و از اشتباهات رایج جلوگیری کنی. کاربرد: این پروژه مجموعهای از راهنماییهای عملی و نمونههای کدنویسی تمیز برای Livewire ارائه میده تا کدهای تو خوانا، قابل نگهداری و بهینه باشن. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وق ...
این پروژه یک کامپوننت جدول دادههای پویا و قدرتمند برای فریمورک Laravel با استفاده از Livewire ارائه میدهد. کاربرد: قابلیت ایجاد جداول داده با قابلیتهایی مثل جستجوی لحظهای، مرتبسازی، فیلتر کردن، صفحهبندی و ویرایش درجا را فراهم میکند. این ابزار به توسعهدهندگان کمک میکند تا بدون نیاز به نوشتن ...
کاربرد: این پروژه یک راهنمای بهروزشده برای نوشتن ماژولهای هسته لینوکس (Linux Kernel Modules) است که برای کرنلهای نسخه ۵.۰ و بالاتر طراحی شده. به تو کمک میکنه تا بدون نیاز به دانش پیشرفته اولیه، قدم به دنیای برنامهنویسی هسته لینوکس بزاری. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر میخوای یاد بگیری چطو ...
این پروژه یک پیادهسازی از مدل Llama 2 با استفاده از کتابخانه JAX است. کاربرد: این پروژه برای کسانی مناسب است که میخواهند از قدرت JAX برای اجرای کارآمد مدلهای زبانی بزرگ مثل Llama 2 استفاده کنند، بهویژه در محیطهایی که نیاز به محاسبات سریع و بهینه روی TPU یا GPU وجود دارد. در چه شرایطی بهتره استف ...
کاربرد: این پروژه امکان اجرای مدل Llama 2 برای استنتاج (inference) رو در یک فایل تنها و با استفاده از زبان Mojo فراهم میکنه. این یعنی بدون نیاز به فریمورکهای سنگین، میتونی مدل رو راهاندازی و استفاده کنی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دنبال یک راهحل سبک، سریع و بدون وابستگیهای زیاد برای ...
این پروژه به تو این امکان رو میده که مدلهای زبان بزرگ مثل Llama 2 رو بدون نیاز به کارت گرافیک قدرتمند، فقط با استفاده از پردازنده (CPU) روی کامپیوتر شخصی یا لپتاپت اجرا کنی. ️ کاربرد: این ابزار عالیه برای وقتی که میخوای به صورت آفلاین و با حفظ حریم خصوصی، سوالاتت رو از یک متن یا سند مطرح کنی و جو ...
کاربرد: این پروژه برای مدیریت و اجرای عاملهای دانش در محیط ابری طراحی شده است. به کاربران اجازه میدهد تا با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (مانند Llama)، سیستمهای هوشمند برای پردازش اطلاعات، خودکارسازی وظایف و مدیریت دانش بسازند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز به پردازش دادههای ساختاری ...
کاربرد: این مجموعه راهنمای عملی برای کار با مدلهای خانواده Llama از متا است. شامل راهنماییهای گامبهگام برای Inference، FineTuning، و RAG (بازیابی و تولید ترکیبی) میشه و به تو کمک میکنه تا با استفاده از این مدلهای زبانی، پروژههای هوش مصنوعی رو پیادهسازی کنی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ ا ...
کاربرد: این ابزار به شما کمک میکنه تا جریانهای عاملی (agentic workflows) رو به راحتی در محیط تولید (production) استقرار بدید. با استفاده از این پروژه، میتونید مدلهای هوش مصنوعی مثل Llama رو در سیستمهای واقعی و مقیاسپذیر به کار بگیرید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی که میخواید یک سیستم ه ...
کاربرد: این ابزار به شما کمک میکنه تا مدلهای بزرگ زبانی (LLMs) و مدلهای چندوجهی (VLMs) رو به صورت یکپارچه و کارآمد finetune کنید. ️ با پشتیبانی از بیش از 100 مدل مختلف، این پروژه فرآیند تنظیم دقیق مدلها رو ساده و در دسترس کرده، خواه برای تحقیق باشه یا توسعه محصولات هوش مصنوعی. در چه شرایطی بهتره ...
کاربرد: این مدل یک سیستم تولید تصویر خودرگرسیو مبتنی بر معماری شبیه به Llama است که بدون نیاز به مدلهای انتشاری (Diffusion) تصاویر با کیفیت بالا تولید میکند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به دنبال تولید تصویر مقیاسپذیر، سریع و با هزینه محاسباتی کمتر هستی، این مدل گزینه بهتری نسبت به مدلها ...
این پروژه یک نسخهٔ کاملاً نوشتهشده به زبان گولنگ از موتور llama.cpp است که مدلهای زبانی بزرگ مثل LLaMA را روی دستگاههای محلی اجرا میکند کاربرد: این ابزار برای کسانی مناسب است که میخواهند مدلهای هوش مصنوعی را بدون نیاز به GPU یا زیرساخت ابری، روی سیستمهای ساده و با حافظه کم اجرا کنند در چه شرا ...
کاربرد: این یک چتبات هوشمند شبیه به ChatGPT است که روی دستگاه خودت نصب میشه و کاملاً آفلاین کار میکنه. با قدرت مدل Llama 2 و پشتیبانی از Code Llama، میتونی بدون نیاز به اینترنت و بدون اینکه هیچ دادهای از دستگاهت خارج بشه، ازش استفاده کنی. حریم خصوصی 100% رعایت میشه! در چه شرایطی بهتره استفاده بش ...
کاربرد: این فریمورک برای ساخت عاملهای هوش مصنوعی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) روی دادههای خودت استفاده میشه. به کمک این ابزار میتونی دادههای شخصی یا سازمانیات رو به یک سیستم هوش مصنوعی متصل کنی تا پاسخهای دقیق و مبتنی بر اون دادهها بده. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی داده ...
این پروژه با ترکیب Django، Llamaindex و Google Drive، ساخت سیستمهای RAG (بازیابیتولید پاسخ) را آسانتر و مقیاسپذیرتر میکند. کاربرد: این ابزار برای توسعهدهندگانی مناسب است که میخواهند با دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته از منابع مختلف (مثل فایلهای متنی در Google Drive) سیستمهای هوش مصنوعی ...
کاربرد: این فریمورک برای بهینهسازی کار با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در سمت سرور طراحی شده و به توسعهدهندگان کمک میکنه تا دادهها رو به صورت هوشمندانه مدیریت کنند، مثل ایندکس کردن، جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز داری یک سیستم قدرتمند برای پردازش دادههای ...
این پروژه به تو امکان میدهد تا مدلهای زبانی بزرگ مثل LLaMA و StanfordAlpaca روی چیپهای Apple Silicon با استفاده از قابلیتهای گرافیکی (GPU) اجرا کنی. کاربرد: این ابزار برای افرادی مناسبه که میخوان مدلهای هوش مصنوعی روی مکبوک یا آیمکهای جدید (مثل M1, M2, M3) بدون نیاز به کارت گرافیک خارجی یا ...
این پروژه به تو این امکان رو میده که مدلهای هوش مصنوعی مثل llama، alpaca، vicuna و rwkv رو روش Node.js اجرا کنی، بدون نیاز به GPU و صرفا با استفاده از پردازنده لپتاپت! ️ از فناوریهای قدرتمندی مثل llama.cpp و rwkv.cpp پشتیبانی میکنه که عملکرد بالایی در محیط محلی دارن. کاربرد: این ابزار عالیه برای ...
چه کاربردی داره؟ این مدل یک سیستم تعامل صوتی پایینتاخیر و باکیفیت بالا هست که بر پایهٔ Llama3.18BInstruct ساخته شده و هدفش دستیابی به قابلیتهای گفتاری در سطح GPT4o هست. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر به دنبال یک مدل هوش مصنوعی هستی که بتواند به صورت لحظهای به ورودی صوتی پاسخ دهد، مثل دستیاره ...
کاربرد: این یک کتابخانه قدرتمند به زبان C و .NET هست که به تو امکان میده مدلهای بزرگ زبانی مثل LLaMA و LLaVA رو به صورت محلی و با کارایی بالا روی دستگاه خودت اجرا کنی ️ بدون نیاز به اینترنت یا سرورهای ابری. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی که به حریم خصوصی اهمیت میدی، یا دسترسی به اینترنت نداری ...
این ابزار به شما امکان میدهد مدلهای مختلف هوش مصنوعی را به صورت پویا در llama.cpp یا هر سرور محلی سازگار با OpenAPI جایگزین کنید. کاربرد: وقتی با چند مدل مختلف کار میکنید و نیاز دارید بدون راهاندازی مجدد سرور، مدل رو عوض کنید، این ابزار خیلی کمککنندهست. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی روی ...
این یک افزونه ویم (Vim) است که از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای تکمیل هوشمند کد و متن در محیط ویرایشگر Vim استفاده میکند. کاربرد: به کمک این افزونه، شما میتوانید در حین نوشتن کد یا متن، پیشنهادهای هوشمند دریافت کنید — مثل تکمیل خط یا بلوک کد، نوشتن مستندات، یا حتی تولید کد از روی توضیحات. در چه شر ...
کاربرد: یک پیادهسازی سبک از پروتکل LDAP برای مدیریت هویت و دسترسی کاربران در مقیاس کوچک تا متوسط است. این ابزار میتواند جایگزین سادهتری برای سرویسهای پیچیده LDAP مانند OpenLDAP باشد. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز به یک سرویس احراز هویت سبک و سریع داری و نمیخوای زیرساخت سنگین LDAP را ...
این ابزار یک ابزار دیباگینگ قدرتمند برای توسعهدهندگان و تسترهاست که به شما کمک میکند بدون نیاز به Xcode، دادهها را تحلیل و دستکاری کنید. ️ کاربرد: این ابزار به شما اجازه میدهد در محیطهای تست و توسعه، اطلاعات شبکه، ذخیرهسازی محلی، تنظیمات و لاگها را مشاهده و تغییر دهید. همچنین میتوانید درخواس ...
این پروژه یک معیار ارزیابی برای عاملهای یادگیری است که تنها بر اساس بازخورد زبانی عمل میکنند کاربرد: این بانکآزمون به توسعهدهندگان کمک میکند تا عملکرد مدلهای هوش مصنوعی را در دریافت و فهم بازخورد متنی (مثل نظرات یا توضیحات انسان) بسنجد و بهبود بخشد در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای ...
کاربرد: این کتابخانه یک لایه انتزاعی سبک و کارآمد برای دسترسی به APIهای گرافیکی مدرن مثل OpenGL, Direct3D, Vulkan و Metal فراهم میکند. با استفاده از این کتابخانه، توسعهدهندگان میتوانند بدون نیاز به نوشتن کد اختصاصی برای هر API، برنامههای گرافیکی قدرتمند و چندپلتفرمی بسازند. در چه شرایطی بهتره اس ...
کاربرد: این پروژه یک پورت از httpparser به llparse هست که برای تجزیه پروتکل HTTP در محیطهای پرسرعت مثل Node.js استفاده میشه. این ابزار بهینهسازی شده تا عملکرد بالاتری نسبت به پیادهسازیهای قدیمی داشته باشه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به دنبال کارایی بالا در پردازش درخواستها و پاسخهای ...
کاربرد: این ابزار بهت اجازه میده تا از مدلهای زبان بزرگ (LLM) مثل GPT، Claude و غیره مستقیماً از طریق خط فرمان (Terminal) استفاده کنی ️ یعنی بدون نیاز به رابط گرافیکی یا مرورگر، میتونی دستورات بدی و پاسخ بگیری. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی توی محیط توسعه هستی، اسکریپت مینویسی یا میخوای خ ...
کاربرد: این پروژه یک اکوسیستم از کتابخانههای نوشتهشده به زبان Rust برای کار با مدلهای زبان بزرگ (LLM) ارائه میدهد. این ابزارها به توسعهدهندگان کمک میکنند تا مدلهای زبانی را در محیطهای کارآمد و امن اجرا کنند، بدون نیاز به وابستگی به فریمورکهای سنگین مانند پایتون. در چه شرایطی بهتره استفاده ...
کاربرد: این پروژه از مدلهای بزرگ زبانی (LLM) برای دیکامپایل کردن کدهای باینری استفاده میکنه. یعنی کد ماشین یا بایتکد رو به زبانی سطح بالاتر مثل C یا اسمبلی تبدیل میکنه تا تحلیل معکوس (Reverse Engineering) راحتتر بشه. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی با فایلهای اجرایی بدون دسترسی به کد اص ...
کاربرد: این پروژه مجموعهای از مقالات و منابع عالی در زمینه سیستمهای توصیهگر مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) است. به محققان، دانشجویان و توسعهدهندگان کمک میکند تا جدیدترین پیشرفتها و روشهای تحقیقاتی در حوزه ترکیب LLM و سیستمهای توصیهگر را پیدا کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی دنب ...
کاربرد: این مجموعه به دانشمندان، پژوهشگران و توسعهدهندگان کمک میکند تا با جدیدترین تحقیقات در حوزه عاملهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM Agents) آشنا شوند. شامل لیستی از مقالات کلیدی است که در تهیه مقاله مروری ۸۶ صفحهای "The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey" ا ...
چه کاربردی داره؟ این مخزن یه لیست بهروز و منتخب از مقالات ضروری در مورد عاملهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM Agents) رو جمعآوری کرده. این مقالات به درک بهتر نحوه طراحی، پیادهسازی و بهبود عاملهای هوشمند که از LLMها استفاده میکنند کمک میکنن. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دانشجو، پژوهش ...
این پروژه به توسعهدهندگان کمک میکند تا عاملهای هوشمند بسازند که توسط مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) کنترل میشوند. کاربرد: این ابزار برای ساخت سیستمهای خودکار استفاده میشه که میتونن وظایف پیچیده رو درک و اجرا کنند، مثل مدیریت گفتگوها، انجام تحقیقات، یا تعامل با APIها. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه ...
این مخزن مجموعهای از مقالات تحقیقاتی در حوزه عاملهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را گردآوری کرده است. کاربرد: برای پژوهشگران، دانشجویان و توسعهدهندگانی که به دنبال درک عمیقتر از نحوه استفاده از مدلهای زبانی به عنوان عاملهای هوشمند در محیطهای مختلف هستند، بسیار مفید است. در چه شرایطی بهت ...
کاربرد: این پروژه یک الگوی آماده برای اجرای ابری برنامههای مبتنی بر LLM مثل سیستمهای RAG، خطوط لوله هوش مصنوعی و جستجوی سازمانی با دادههای زنده فراهم میکنه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز داری دادههای بهروز از منابع مختلف مثل SharePoint, Google Drive, S3, Kafka و PostgreSQL رو به صو ...
کاربرد: این پروژه یک راهنمای جامع برای ساخت برنامههای مبتنی بر RAG (بازیابیتولید ترکیبی) با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) در محیط تولید است. به توسعهدهندگان کمک میکند تا سیستمهای هوش مصنوعی قدرتمندی بسازند که بتوانند اطلاعات را از منابع خارجی بازیابی کنند و پاسخهای دقیق و مبتنی بر داده تو ...
این پروژه یک چارچوب نوآورانه به نام LLMBlender معرفی میکند که برای دستیابی به عملکرد بهتر و پایدارتر از ترکیب چندین مدل زبانی بزرگ (LLM) منبعباز استفاده میکند. کاربرد: LLMBlender با ترکیب نقاط قوت مدلهای مختلف و حذف ضعفهایشان از طریق رتبهبندی و ادغام خروجیها، پاسخهای دقیقتر و باکیفیتتری تو ...
کتابی جامع درباره مدلهای زبان بزرگ (LLM) کاربرد: این پروژه به بررسی عمیق مدلهای زبان بزرگ میپردازد و مفاهیم پایه، معماری، آموزش، و کاربردهای عملی این مدلها را توضیح میدهد. مناسب برای دانشجویان، پژوهشگران و توسعهدهندگانی است که میخواهند در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) فعالیت کنند. ...
این پروژه یک رابط کاربری یکپارچه برای تعامل با مدلهای هوش مصنوعی مثل ChatGPT، Llama و دیگر مدلهای زبانی فراهم میکند همچنین امکان ایجاد گفتوگوهای چندعامله (Agentic workflows) را نیز فراهم میآورد تا بتوانید زنجیرههای هوشمند تصمیمگیری بسازید کاربرد: این ابزار برای توسعهدهندگان و تیمهایی مناسب ...
کاربرد: این ابزار یک کامپایلر هوش مصنوعی برای فراخوانی موازی توابع توسط مدلهای زبانی بزرگ (LLM) است. به کمک آن، مدلهای زبانی میتوانند چندین تابع را به صورت همزمان و موازی فراخوانی کنند و پردازشهای پیچیده را سریعتر و کارآمدتر انجام دهند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی با مدلهای زبانی بزرگ ...
کاربرد: این کتابخانه برای فشردهسازی مدلهای زبان بزرگ (LLM) طراحی شده و با کتابخانهٔ vLLM سازگار است. به کمک آن میتوان مدلها را با الگوریتمهای مختلف فشردهسازی مانند کوانتیزه کردن، حذف وزنهای غیرضروری و روشهای دیگر بهینه کرد تا در محیطهای تولید با حافظه و منابع کمتر اجرا شوند. در چه شرایطی به ...
کاربرد: این پروژه یک دورهٔ آموزشی کامل برای ورود به دنیای مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) است که شامل نقشههای راه (roadmaps) و دفترچههای Colab میشود. این منابع به کاربران کمک میکنند تا از مفاهیم پایهای تا پیشرفته در حوزهٔ LLMها یاد بگیرند و به صورت عملی با مدلها کار کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده ...
کاربرد: این پروژه یک راهنمای عملی برای مهندسان هوش مصنوعی است که میخوان با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و سیستمهای بازیابی تولید متن (RAG) کار کنن. ️ شامل مباحثی از پایههای LLM تا استقرار برنامههای پیشرفته روی AWS با رعایت اصول LLMOps میشه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری روی توسعه یا استق ...
کاربرد: این مجموعه یک ابزار جامع برای مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل بیش از ۱۲۰ کتابخانهٔ مرتبط با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) به صورت دستهبندیشده است. این ابزار به توسعهدهندگان کمک میکند تا به راحتی کتابخانههای مناسب را برای کارهایی مانند finetuning، ارزیابی م ...
این پروژه یک مرور جامع بر روی روشهای ارزیابی مدلهای زبان بزرگ (LLM) ارائه میدهد. کاربرد: این مطالعه به محققان و توسعهدهندگان کمک میکند تا با آخرین روشهای ارزیابی مدلهای زبان آشنا شوند و بتوانند دقت، کارایی و قابلیتهای این مدلها را بهخوبی سنجش کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی قصد ...
کاربرد: این پروژه امکان اجرای مدلهای بزرگ زبانی مثل llama روی دستگاههای iOS و macOS به صورت کاملاً آفلاین فراهم میکنه. از کتابخانه GGML استفاده میکنه که بهینهسازی شده برای اجرای سریع و کممصرف مدلها روی CPU. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به حریم خصوصی اهمیت میدی و نمیخوای دادههات به ...
کاربرد: این پروژه برای فاینتونینگ مدلهای زبان بزرگ (LLM) با استفاده از کتابخانه PEFT (ParameterEfficient FineTuning) طراحی شده. ️ این روش به شما اجازه میدهد تا مدلهای بزرگ زبانی را با استفاده از منابع کمتر و بدون نیاز به آموزش تمام پارامترها، شخصیسازی کنید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی ...
این ابزار یک جعبهابزار کامل برای ریزتنظیمکردن، تحلیل مؤلفهها و آزمون واحد مدلهای زبانی بزرگ منبعباز است. ️ کاربرد: این پروژه به توسعهدهندگان و محققان کمک میکند تا مدلهای زبانی را بهصورت دقیق و قابلتکرار ریزتنظیم کنند، بخشهای مختلف مدل را حذف یا تغییر دهند (ablation study)، و آزمونهای واح ...
هر کسی میتواند از این پروژه برای یادگیری مفاهیم مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) استفاده کند کاربرد: این پروژه به زبان ساده و قابل فهم، دانش لازم دربارهٔ مدلهای زبانی بزرگ را ارائه میدهد، مناسب برای کسانی که میخواهند در مصاحبههای شغلی مرتبط با LLMs موفق عمل کنند در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی قص ...
کاربرد: این پروژه یک چارچوب قدرتمند برای آموزش مدلهای زبان بزرگ (LLM) در پلتفرم Databricks فراهم میکنه و به توسعهدهندگان کمک میکنه تا مدلهای پایهای با کارایی بالا بسازند و آموزش ببینند. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی قصد داری مدلهای زبان بزرگ رو با مقیاس بالا و بهصورت کارآمد آموزش بد ...
این پروژه به تو اجازه میده با استفاده از توابع ساده در بِش (Bash)، جاوااسکریپت یا پایتون، ابزارهای هوش مصنوعی و عاملهای هوشمند (agents) رو به راحتی بسازی. ️ کاربرد: این ابزار برای توسعهدهندگانی مناسبه که میخوان بدون درگیر شدن با پیچیدگیهای زیاد، قابلیتهای LLM (مدلهای زبانی بزرگ) رو با اسکریپت ...
این ابزار چه کاری انجام میده؟ با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)، دادههای غیرساختاریافته مثل متن، PDF یا اسناد را به گراف دانش در Neo4j تبدیل میکنه. کاربرد: برای ساخت خودکار گرافهای دانش از متون طبیعی — مثل تبدیل مقالات، گزارشها یا اسناد فنی به یک پایگاه دانش قابل پرسوجو و تحلیل. در چه شر ...
کاربرد: این ابزار یک جعبه ابزار امنیتی برای تعاملات با مدلهای زبان بزرگ (LLM) هست که از سیستمها در برابر تهدیداتی مثل تحریف خروجی، دسترسی غیرمجاز به دادهها و حملات تزریق دستور (prompt injection) محافظت میکنه. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری یک سرویس یا اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی می ...
این پروژه یک لیست مطالعاتی از تحقیقات مربوط به هالوچینیشن (سخنان نادرست یا ساختگی) در مدلهای زبان بزرگ (LLM) است. کاربرد: این لیست به محققان، توسعهدهندگان و علاقهمندان هوش مصنوعی کمک میکنه تا با آخرین یافتهها، روشهای تشخیص، ارزیابی و کاهش هالوچینیشن در مدلهای زبان آشنا بشن. در چه شرایطی بهتره ...
این پروژه یک راهنمای جامع و کاربردی برای کسانی است که میخواهند از مدلهای زبان بزرگ (LLM) به صورت حرفهای استفاده کنند. کاربرد: این مجموعه به تو کمک میکنه تا آموزش دادن و اجرا کردن مدلهای زبانی رو با بهترین روشها و کدهای آماده انجام بدی. هم برای مبتدیان و هم برای توسعهدهندگان حرفهای مفیده. در ...
این یک کتابخانهٔ آزمایشی از پِرامپتها، تمپلیتهای Jinja2 و اسکریپتها برای مدلهای هوش مصنوعی از شرکتهایی مثل OpenAI، Anthropic، DeepSeek، Meta، Mistral، Google و xAI است. کاربرد: این پروژه به توسعهدهندگان و پژوهشگران کمک میکنه تا پِرامپتهای پیشرفته و قابل تنظیم برای تعامل بهتر با مدلهای زبانی ...