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#transformers

公开记录中带有此标签的全部仓库——标签来自其 GitHub 主题或软件包注册表发布的关键词。健康度量遵循与记录其余部分相同的版本化方法论。

57 条记录
标签为“transformers”按健康指数排序
PyPI
99卓越健康指数
huggingface/trl
Train transformer language models with reinforcement learning.
Python★ 19.1K↓ 4.1M/月2026年8月24日
Apache-2.02026年8月24日 · 指标 2.10.0
PyPI
98卓越健康指数
NVIDIA/Megatron-LM
Ongoing research training transformer models at scale
Python★ 17.9K↓ 263.7K/月2026年9月17日
自定义许可证2026年9月17日 · 指标 2.10.0
PyPI
98卓越健康指数
data-privacy-stack/presidio
An open-source framework for detecting, redacting, masking, and anonymizing sensitive data (PII) across text, images, and structured data. Supports NLP, pattern matching, and customizable pipelines.
Python★ 10.7K↓ 12.1M/月2026年8月27日
MIT2026年8月27日 · 指标 2.10.0
PyPI
98卓越健康指数
huggingface/peft
🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.
Python★ 21.7K2026年9月16日
Apache-2.02026年9月16日 · 指标 2.10.0
PyPI
98卓越健康指数
openvinotoolkit/nncf
Neural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inference
Python★ 1,199↓ 1.3M/月2026年9月17日
Apache-2.02026年9月17日 · 指标 2.10.0
PyPI
98卓越健康指数
vllm-project/llm-compressor
Transformers-compatible library for applying various compression algorithms to LLMs for optimized deployment with vLLM
Python★ 3,778↓ 115.7K/月2026年9月13日
Apache-2.02026年9月13日 · 指标 2.10.0
PyPI · npm
97卓越健康指数
xorbitsai/inference
Swap GPT for any LLM by changing a single line of code. Xinference lets you run open-source, speech, and multimodal models on cloud, on-prem, or your laptop — all through one unified, production-ready inference API.
Python · TypeScript★ 9,579↓ 8,895/月2026年9月20日
Apache-2.02026年9月20日 · 指标 2.10.0
PyPI
96卓越健康指数
MakazhanAlpamys/Soup
Fine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.
Python★ 5,7942026年9月8日
Apache-2.02026年9月8日 · 指标 2.10.0
PyPI
95卓越健康指数
Blaizzy/mlx-audio
A text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.
Python★ 7,796↓ 582.2K/月2026年8月28日
MIT2026年8月28日 · 指标 2.10.0
crates.io
95卓越健康指数
huggingface/tokenizers
💥 Fast State-of-the-Art Tokenizers optimized for Research and Production
Rust · Python★ 11K↓ 3.8M/月2026年8月27日
Apache-2.02026年8月27日 · 指标 2.10.0
PyPI
95卓越健康指数
intel/auto-round
A SOTA quantization toolkit for high-accuracy low-bit LLM inference|简洁且高效的量化工具包
Python · C++★ 1,609↓ 16K/月2026年9月8日
Apache-2.02026年9月8日 · 指标 2.10.0
PyPI
94卓越健康指数
huggingface/optimum
🚀 Accelerate inference and training of 🤗 Transformers, Diffusers, TIMM and Sentence Transformers with easy to use hardware optimization tools
Python★ 3,486↓ 1.5M/月2026年9月12日
Apache-2.02026年9月12日 · 指标 2.10.0
PyPI
94卓越健康指数
modelscope/ms-swift
Use PEFT or Full-parameter to CPT/SFT/DPO/GRPO 600+ LLMs (Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) and 300+ MLLMs (Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...) (AAAI 2025).
Python★ 15.4K↓ 111K/月2026年8月27日
Apache-2.02026年8月27日 · 指标 2.10.0
PyPI
94卓越健康指数
raullenchai/Rapid-MLX
The fastest local AI engine for Apple Silicon. 4.2x faster than Ollama, 0.08s cached TTFT, 100% tool calling. 17 tool parsers, prompt cache, reasoning separation, cloud routing. Drop-in OpenAI replacement. Works with Claude Code, Cursor, Aider.
Python · Swift★ 3,7532026年9月15日
自定义许可证2026年9月15日 · 指标 2.10.0
PyPI
94卓越健康指数
vllm-project/speculators
A unified library for building, evaluating, and storing speculative decoding algorithms for LLM inference in vLLM
Python★ 865↓ 5,844/月2026年10月8日
Apache-2.02026年10月8日 · 指标 2.10.0
PyPI · Go · npm
93卓越健康指数
SwanHubX/SwanLab
⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.
Python★ 4,176↓ 155.3K/月2026年8月28日
Apache-2.02026年8月28日 · 指标 2.10.0
PyPI
93卓越健康指数
amazon-science/chronos-forecasting
Chronos: Pretrained Models for Time Series Forecasting
Python★ 5,769↓ 835.1K/月2026年8月28日
Apache-2.02026年8月28日 · 指标 2.10.0
PyPI
93卓越健康指数
mflux-community/mflux
Apple MLX native implementations of state-of-the-art generative image & video models
Python★ 2,459↓ 30.6K/月2026年10月8日
MIT2026年10月8日 · 指标 2.10.0
PyPI
93卓越健康指数
neuml/txtai
💡 All-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflows
Python★ 13K2026年9月20日
Apache-2.02026年9月20日 · 指标 2.10.0
PyPI
91优秀健康指数
ModelCloud/GPTQModel
LLM model quantization (compression) toolkit with HW acceleration support for Nvidia, AMD, Intel GPU and Intel/AMD/Apple CPU via HF, vLLM, and SGLang.
Python · Cuda★ 1,253↓ 28.2K/月2026年9月10日
自定义许可证2026年9月10日 · 指标 2.10.0
PyPI
90优秀健康指数
kyegomez/swarms
The Enterprise-Grade Multi-Agent Orchestration Framework. Website: https://swarms.ai
Python★ 7,172↓ 14.4K/月2026年9月15日
Apache-2.02026年9月15日 · 指标 2.10.0
PyPI
90优秀健康指数
ndif-team/nnsight
The nnsight package enables interpreting and manipulating the internals of deep learned models.
Python★ 1,125↓ 20.2K/月2026年10月20日
MIT2026年10月20日 · 指标 2.10.0
PyPI · crates.io
90优秀健康指数
onuralpszr/trackforge
Unified, high-performance computer vision tracking library
Rust★ 33↓ 7,303/月2026年9月18日
MIT2026年9月18日 · 指标 2.10.0
PyPI
89优秀健康指数
lfnovo/esperanto
A unified interface for various AI model providers
Python★ 212↓ 47.4K/月2026年9月11日
MIT2026年9月11日 · 指标 2.10.0
PyPI
89优秀健康指数
urchade/GLiNER
Generalist and Lightweight Model for Named Entity Recognition (Extract any entity types from texts)
Python★ 3,734↓ 660.9K/月2026年9月17日
Apache-2.02026年9月17日 · 指标 2.10.0
PyPI
88优秀健康指数
qubvel-org/segmentation_models.pytorch
Semantic segmentation models with 500+ pretrained convolutional and transformer-based backbones.
Python★ 11.7K↓ 422.9K/月2026年9月17日
MIT2026年9月17日 · 指标 2.10.0
crates.io · npm · PyPI
87优秀健康指数
EricLBuehler/mistral.rs
Fast, flexible LLM inference
Rust · Cuda★ 7,695↓ 296.5K/月2026年9月17日
MIT2026年9月17日 · 指标 2.10.0
PyPI
87优秀健康指数
MaartenGr/BERTopic
Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics.
Python★ 7,8382026年9月17日
MIT2026年9月17日 · 指标 2.10.0
PyPI
87优秀健康指数
lpalbou/mlx-gen
Generative image and video runtimes for Apple Silicon (MLX): text/image-to-image, instruction editing, masked edit, text/image/reference-to-video, video editing, and restoration.
Python★ 25↓ 3,543/月2026年9月10日
MIT2026年9月10日 · 指标 2.10.0
PyPI
86优秀健康指数
GiacomoSaccaggi/scomp_link
End-to-end ML toolkit automating the complete workflow — data profiling, preprocessing, feature engineering, model selection, training, validation, explainability, drift monitoring, fairness checks, and interactive HTML reporting. Includes a full CLI for zero-code ML pipelines. Python 3.10+.
Python★ 12↓ 2,313/月2026年9月9日
MIT2026年9月9日 · 指标 2.10.0