Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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HuggingLLM, Hugging Future.
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-31 | 3065 |
| 2026-08-03 | 3065 |
| 2026-08-06 | 3064 |
| 2026-08-14 | 3065 |
| 2026-08-18 | 3062 |
| 2026-08-19 | 3063 |
| 2026-08-23 | 3062 |
| 2026-08-24 | 3063 |
| 2026-08-28 | 3062 |
| 2026-09-07 | 3063 |
| 2026-09-12 | 3064 |
| 2026-09-17 | 3065 |
| 2026-09-20 | 3065 |
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**Table of Contents** *generated with [DocToc](https://github.com/thlorenz/doctoc)*
- [蝴蝶书ButterflyBook](#%E8%9D%B4%E8%9D%B6%E4%B9%A6butterflybook)
- [HuggingLLM](#huggingllm)
- [关于项目](#%E5%85%B3%E4%BA%8E%E9%A1%B9%E7%9B%AE)
- [内容大纲](#%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%A4%A7%E7%BA%B2)
- [如何学习](#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AD%A6%E4%B9%A0)
- [学习指南](#%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%8C%87%E5%8D%97)
- [学习说明](#%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%AF%B4%E6%98%8E)
- [纸质版](#%E7%BA%B8%E8%B4%A8%E7%89%88)
- [致谢](#%E8%87%B4%E8%B0%A2)
- [关注我们](#%E5%85%B3%E6%B3%A8%E6%88%91%E4%BB%AC)
- [LICENSE](#license)
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<div align=center>
<img src="./docs/images/simple_cover.png" >
<h1>蝴蝶书ButterflyBook</h1>
<p>
<strong><a href="https://b23.tv/Q1R7guO">B站配套视频教程</a></strong>
</p>
<p>
<strong><a href="https://aiplusx.momodel.cn/classroom/class/658d3ecd891ad518e0274bce?activeKey=intro">智海配套课程</a></strong>
</p>
</div>
# HuggingLLM
随着ChatGPT的爆火，其背后其实蕴含着一个基本事实：AI能力得到了极大突破——大模型的能力有目共睹，未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变，适应变化、拥抱变化、喜欢变化，天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现，AI正在逐渐平民化，将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。所以，我们把项目起名为HuggingLLM，我们相信我们正在经历一个伟大的时代，我们相信这是一个值得每个人全身心拥抱的时代，我们更加相信这个世界必将会因此而变得更加美好。
## 关于项目
**项目地址**：[GitHub](https://github.com/datawhalechina/hugging-llm)、[Ebook](https://datawhalechina.github.io/hugging-llm/)
**项目简介**：介绍 ChatGPT 原理、使用和应用，降低使用门槛，让更多感兴趣的非NLP或算法专业人士能够无障碍使用LLM创造价值。
**立项理由**：ChatGPT改变了NLP行业，甚至正在改变整个产业。我们想借这个项目将ChatGPT介绍给更多的人，尤其是对此感兴趣、想利用相关技术做一些新产品或应用的学习者，尤其是非本专业人员。希望新的技术突破能够更多地改善我们所处的世界。
**项目受众**
- 项目适合以下人员：
- 对ChatGPT感兴趣。
- 希望在实际中运用该技术创造提供新的服务或解决已有问题。
- 有一定编程基础。
- 不适合以下需求人员：
- 研究其底层算法细节，比如PPO怎么实现的，能不能换成NLPO或ILQL，效果如何等。
- 自己从头到尾研发一个 ChatGPT。
- 对其他技术细节感兴趣。
另外，要说明的是，本项目并不是特别针对算法或NLP工程师等业内从业人员设计的，当然，你也可以通过本项目获得一定受益。
**项目亮点**
- 聚焦于如何使用**ChatGPT相关API**（可使用国内大模型API）创造新的功能和应用。
- 对相关任务有详细的背景和系统设计介绍。
- 提供示例代码和实现流程。
**国内大模型API使用介绍**
《GLM》
1. 安装智谱GLM的SDK
```shell
pip install zhipuai
```
2. 调用GLM API的示例
```python
# GLM
from zhipuai import ZhipuAI
client = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKey
messages = [{"role": "system", "content": "你是一个乐于解答各种问题的助手，你的任务是为用户提供专业、准确、有见地的建议。"},
{"role": "user", "content": "请你介绍一下Datawhale。"},]
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4", # 请选择参考官方文档，填写需要调用的模型名称
messages=messages, # 将结果设置为“消息”格式
stream=True, # 流式输出
)
full_content = '' # 合并输出
for chunk in response:
full_content += chunk.choices[0].delta.content
print('回答:\n' + full_content)
```
```shell
回答:
Datawhale是一个专注于人工智能领域的开源学习社区。它汇聚了一群热爱人工智能技术的人才，旨在降低人工智能的学习门槛，推动技术的普及和应用。Datawhale通过开源项目、线上课程、实践挑战等形式，为AI爱好者和从业者提供学习资源、交流平台和成长机会。
从提供的参考信息来看，Datawhale有着丰富的内容资源和活跃的社区氛围。例如，他们推出了包括“蝴蝶书”在内的多本与人工智能相关的书籍，这些书籍内容实战性强，旨在帮助读者掌握ChatGPT等先进技术的原理和应用开发。此外，Datawhale还举办了宣传大使的招募活动，鼓励更多人参与到AI技术的推广和开源学习活动中来。
Datawhale社区倡导开源共生的理念，不仅为成员提供荣誉证书、精美文创等物质激励，还搭建了开放的交流社群，为成员之间的信息交流和技术探讨提供平台。同时，社区还助力成员的职业发展，提供简历指导和内推渠道等支持。
总体来说，Datawhale是一个集学习、交流、实战和技术推广于一体的AI社区，对于希望在人工智能领域内提升自己能力、扩展视野的人来说，是一个非常有价值的资源和平台。
```
《Qwen》
1. 安装千问Qwen的SDK
```shell
pip install dashscope
```
2. 调用Qwen API的示例
```python
# qwen
from http import HTTPStatus
import dashscope
DASHSCOPE_API_KEY="" # 请填写您自己的APIKey
messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '请你介绍一下Datawhale。'}]
responses = dashscope.Generation.call(
dashscope.Generation.Models.qwen_max, # 请选择参考官方文档，填写需要调用的模型名称
api_key=DASHSCOPE_API_KEY,
messages=messages,
result_format='message', # 将结果设置为“消息”格式
stream=True, #流式输出
incremental_output=True
)
full_content = '' # 合并输出
for response in responses:
if response.status_code == HTTPStatus.OK:
full_content += response.output.choices[0]['message']['content']
# print(response)
else:
priExcerpt of 9,270 characters
Read on GitHub
Yam(长琴)
77
Relph Hu
18
8
4
Magic Yang
2
:)s · China
2
zhaozhiming · China
2
1
1
1
Xinmin Zeng
1
Would you bet a product on this? Bounded 0–100 and slow moving.
matched fp:91d189c51a2d1ae1, llm:Repository name and description: 'HuggingLLM, Hugging Future' (HuggingLLM likely relates to Large Language Models / Hugging Face style tooling). No further README or topics provided.
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