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900 个开源 AI 工具背后,我看到的趋势

作者|Chip Huyen OneFlow编译 翻译|杨婷、宛子琳 四年前,我对开源机器学习生态系统进行了分析。自那时起,情况就发生了变化,所以这次我打算重新讨论这个话题,本次主要关注的是基础模型的技术栈。 我把完整的开源AI代码库列表放在了“llama-police”( https://huyenchip.com/llama-police ,该列表每6小时更新一次。其余大部分也放在了我的GitHub“cool-llm-repos”( https://github.com/stars/chiphuyen/lists/cool-llm-repos )列表中。 (本文作者Chip Huyen是实时机器学习平台Claypot AI的联合创始人。本文经授权后由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://huyenchip.com//2024/03/14/ai-oss.html) 1 数据 如果你现在觉得AI发展十分火爆,那是因为它确实如此。我在Github上以GPT、LLM和Generative AI为关键词进行检索,仅与GPT相关的就有约11.8万条结果。 为减少工作量,我...

如何使用Python和Plotly绘制3D图形

本文分享自华为云社区《Plotly绘制3D图形》 ,作者:柠檬味拥抱。 在数据可视化领域,三维图形是一种强大的工具,可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库,其中Plotly是一款流行的工具,提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形,并给出代码实例。 准备工作 首先,确保你已经安装了Plotly库。你可以使用pip命令来安装: pip install plotly 接下来,我们将使用Plotly的plotly.graph_objects模块来创建3D图形。我们还将使用numpy库生成一些示例数据。 import plotly.graph_objects as go import numpy as np 绘制散点图 首先,我们将绘制一个简单的散点图。假设我们有一些三维数据,分别存储在x_data,y_data和z_data中。 # 生成示例数据 np.random.seed(42) n_points = 100 x_data = np.random.rand(n_points) y_da...

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