Github 2024-02-06 Python开源项目日报 Top10

根据Github Trendings的统计，今日(2024-02-06统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：

Home Assistant | 本地控制和隐私优先的开源家庭自动化项目

• 创建周期：3773 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：65862 个
• Fork数量：26697 次
• 关注人数：65862 人
• 贡献人数：402 人
• Open Issues数量：2874 个
• Github地址：https://github.com/home-assistant/core.git
• 项目首页: https://www.home-assistant.io

Home Assistant是一个开源的家庭自动化项目，它优先考虑本地控制和隐私。它由全球的爱好者和DIY爱好者社区支持，非常适合在Raspberry Pi或本地服务器上运行。

图像修复工具：基于SOTA AI模型的开源图像修复工具

• 创建周期：813 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：15478 个
• Fork数量：1567 次
• 关注人数：15478 人
• 贡献人数：13 人
• Open Issues数量：99 个
• Github地址：https://github.com/Sanster/IOPaint.git
• 项目首页: https://www.iopaint.com/

这是一个由最先进的人工智能模型驱动的开源图像修复工具。它允许用户从他们的图片中移除不需要的物体、缺陷和人物，以及使用稳定的扩散技术擦除和替换任何元素。

InstantID：零调整身份保持生成

• 创建周期：56 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：6349 个
• Fork数量：385 次
• 关注人数：6349 人
• 贡献人数：6 人
• Open Issues数量：65 个
• Github地址：https://github.com/InstantID/InstantID.git
• 项目首页: https://instantid.github.io/

InstantID 是一种全新的无需调整的方法，可仅通过单张图像实现保持身份的生成，支持各种下游任务。

OLMo: AI2的开放语言模型训练与使用

• 创建周期：351 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：2385 个
• Fork数量：179 次
• 关注人数：2385 人
• 贡献人数：22 人
• Open Issues数量：76 个
• Github地址：https://github.com/allenai/OLMo.git
• 项目首页: https://allenai.org/olmo

OLMo是一个用于训练和使用AI2最先进的开放语言模型的存储库。它由科学家为科学家构建。

MiniCPM: 一系列端侧大模型

• 创建周期：8 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：2330 个
• Fork数量：160 次
• 关注人数：2330 人
• 贡献人数：16 人
• Open Issues数量：13 个
• Github地址：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM.git

MiniCPM 是由 MLC-LLM 和清华大学自然语言处理实验室共同开源的一系列端侧大模型。主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24 亿非词嵌入参数量。经过 SFT 后，MiniCPM 在公开综合性评测集上表现优于 Llama2-13B，在 DPO 后，MiniCPM 也在 MTBench 评测集上超越了许多代表性开源大模型。基于 MiniCPM-2B 构建的多模态大模型 MiniCPM-V 在同规模模型中实现最佳整体性能，并可在手机上进行推理。MiniCPM-2B 的模型参数完全开源供学术研究和有限商用，并且未来将发布训练过程的检查点和大部分非专有数据以供模型机理研究。

Rawdog: 生成和自动执行Python脚本的CLI助手

• 创建周期：7 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：862 个
• Fork数量：54 次
• 关注人数：862 人
• 贡献人数：7 人
• Open Issues数量：13 个
• Github地址：https://github.com/AbanteAI/rawdog.git

Rawdog是一个开源的CLI助手，可以根据用户查询生成和自动执行Python脚本。它可以执行分析文件夹、生成图表、描述CSV文件和管理活动端口等任务。Rawdog是RAG（检索增强生成）的一种新颖替代方案，可以通过运行脚本自行选择上下文，将输出添加到对话中，然后再次调用自身。然而，需要谨慎使用，因为如果指令不正确，它有可能造成损害。

指令调整语言模型项目

• 创建周期：242 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：773 个
• Fork数量：87 次
• 关注人数：773 人
• 贡献人数：6 人
• Open Issues数量：20 个
• Github地址：https://github.com/allenai/open-instruct.git

该存储库是一个开放项目，专注于使用指令数据集对流行的预训练语言模型进行微调。它包括用于微调语言模型、运行标准评估以及共享检查点和工件的代码。该项目由研究论文驱动，探索指令调整的状态和增强LM适应性。

Mobile-Agent: 自主多模移动设备代理与视觉感知

• 创建周期：11 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：740 个
• Fork数量：80 次
• 关注人数：740 人
• 贡献人数：3 人
• Open Issues数量：6 个
• Github地址：https://github.com/X-PLUG/MobileAgent.git

Mobile-Agent是一个专注于创建具有视觉感知能力的自主多模移动设备代理的开源项目。

PyTorch中的对比学习工具包：contrastors

• 创建周期：7 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：166 个
• Fork数量：14 次
• 关注人数：166 人
• 贡献人数：2 人
• Open Issues数量：1 个
• Github地址：https://github.com/nomic-ai/contrastors.git

contrastors是PyTorch中的对比学习工具包，允许研究人员和工程师高效地训练和评估对比模型。

OLMo-Eval: 评估开放式语言模型的存储库

• 创建周期：117 天
• 开发语言：Python, Jsonnet
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：127 个
• Fork数量：19 次
• 关注人数：127 人
• 贡献人数：3 人
• Open Issues数量：12 个
• Github地址：https://github.com/allenai/OLMo-Eval.git

OLMo-Eval是一个用于评估开放式语言模型的存储库。