Python开源项目周排行
2025年第2周
1. dify --
一个 面向大语言模型的低代码开发平台，旨在简化 AI 应用的构建流程。Dify 是由中国团队 LangGenius 开发并维护的开源项目，该团队专注于降低 AI 应用开发门槛，推动大语言模型（LLM）技术的落地。其核心能力包括： 可视化工作流编排 通过拖拽界面设计 AI 应用逻辑（如对话流程、数据处理链），无需编写复杂代码。 支持串联多个模型或 API（如先调用 GPT 生成文本，再通过 Stable Diffusion 生成图片）。 多模型兼容性 集成 OpenAI、Anthropic（Claude）、Hugging Face 等主流模型，支持私有化部署模型（如 Llama 2、ChatGLM）。 可灵活切换模型供应商，避免厂商锁定。 数据管理与持续学习 提供知识库管理功能，支持上传文档（PDF/TXT 等）构建领域专属数据库。 通过用户反馈数据优化模型表现，实现应用自我迭代。 一键部署与监控 生成可直接嵌入网站或 APP 的 API，提供用量统计、日志分析等运维工具。
2. VideoLingo --
一站式视频翻译本地化配音工具，能够一键生成 Netflix 级别的高质量字幕，告别生硬机翻，告别多行字幕，还能加上高质量的克隆配音，让全世界的知识能够跨越语言的障碍共享。
3. public-apis --
一个免费公共 API 的精选列表。这些 API 涵盖多个领域，如政府数据、天气信息、货币汇率等，开发者可以将其集成到自己的软件和网页开发项目中。
4. mkdocs-material --
一个基于 MkDocs 的文档框架，允许用户用 Markdown 编写文档，并快速创建专业静态网站，支持搜索、可定制、60多种语言和所有设备。用户可以使用 Markdown 编写内容，快速生成专业静态网站。它提供了许多功能，包括内置搜索功能、高度可定制性（可更改颜色、字体、图标等）、支持超过60种语言，以及在桌面、平板和移动设备上的响应式设计。这些特性使其成为需要高效文档管理的理想选择。
5. pandas-ai --
核心用途是让用户能够通过自然语言与数据进行对话式交互，从而简化数据分析过程。它的官方描述是：“与你的数据库或数据湖（SQL、CSV、parquet）聊天。PandasAI 使用大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，使数据分析变得对话化。” 具体来说，这个项目利用先进的 AI 技术（大语言模型和 RAG），让用户无需编写复杂的代码（如 SQL 查询或 Python 脚本），只需用日常语言提问，比如“销售额最高的前五个地区是哪些？”或“给我看按月份的收入趋势图”，即可获得答案和可视化结果。
6. MoneyPrinterTurbo --
一款基于人工智能的工具，旨在帮助用户通过简单的操作生成高质量的短视频。它的核心功能是“一键生成”：用户只需输入一个主题或关键词，工具就会自动完成视频文案创作、素材搜集、字幕生成和背景音乐添加，最终合成一个完整的短视频。 这个项目利用了大型语言模型（LLM）和其他 AI 技术，比如文本生成、语音合成和视频编辑，来简化传统视频制作的复杂流程。简单来说，MoneyPrinterTurbo 的用途是降低短视频创作门槛，让普通人也能快速制作出适合发布到 YouTube、TikTok 或 Instagram 等平台的内容。它尤其适合想要通过视频赚取额外收入（例如广告分成）的用户，这也是项目名称中“MoneyPrinter”（印钞机）的由来。
Python开源项目月排行
2025年11月
1. llm-universe --
一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，旨在基于阿里云服务器，结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门，主要内容包括： 大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，如何开发一个 LLM 应用，针对小白开发者的简单介绍； 如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装； 知识库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建； 构建 RAG 应用，包括将 LLM 接入到 LangChain 构建检索问答链，使用 Streamlit 进行应用部署 验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么；
2. dive-into-llms --
《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）、《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来（教师：张倬胜），旨在提供大模型相关的入门编程参考。本教程属公益性质、完全免费。通过简单实践，帮助同学们快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。
3. Transformers 快速入门 --
Transformers 是由 Hugging Face 开发的一个 NLP 包，支持加载目前绝大部分的预训练模型。随着 BERT、GPT 等大规模语言模型的兴起，越来越多的公司和研究者采用 Transformers 库来构建 NLP 应用。 本教程旨在帮助 NLP 初学者快速熟悉 Transformers 库的使用方法，并且通过实例带领读者一步一步构建自己的模型，完成各种 NLP 任务。
4. self-llm --
一个 面向国内初学者的大模型实战教程，专注于开源 LLM 的部署、微调与应用。教程强调“接地气、能操作”，适合零到中阶开发者使用。供大模型从零到用的全流程指导 项目内容包含： 环境配置 本地部署（Linux/AutoDL 环境） 高效微调（如 LoRA、QLoRA 等） 模型推理、评估、优化 开源模型的应用开发 从说明中可见，它真正做到 “手把手指导全流程”，让普通学习者也能快速掌握 LLM 技术。
5. happy-llm --
一个 系统性的 LLM 学习教程， 将从 NLP 基础研究方法出发， 逐层讲解 LLM 的架构基础、核心原理、训练思路与实践流程。 [github.com], [github.com] 它是 Datawhale 继 self-llm 开源大模型食用指南之后推出的更进阶项目，旨在满足用户“想深入了解大模型内部机制”的需求 Datawhale 是一个专注于数据科学、AI 学习资源构建的国内知名开放社区，拥有大量开源项目与教育内容。
6. LocalAI --
一个轻量级的 API 接口，可以在本地运行各种 AI 模型（如 GPT、LLaMA、Stable Diffusion 等），无需依赖云服务。 兼容 OpenAI API：LocalAI 提供与 OpenAI API 兼容的接口，这意味着你可以直接替换 OpenAI 的云端服务，用本地模型实现同样的功能。 隐私保护：由于模型在本地运行，数据不会上传到第三方服务器，适合对隐私和安全要求高的场景。
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