开源的大模型通常指的是那些允许用户免费使用、修改和分享的人工智能模型。这些模型可以用于各种应用，如自然语言处理（nlp）、计算机视觉（cv）、机器人学等。以下是一些知名的大模型及其开源信息：
1. tensorflow: 由google开发的tensorflow是一个广泛使用的开源机器学习框架，它支持多种类型的深度学习模型，包括图像识别、自然语言处理、音频处理等。tensorflow的许多组件都是以库的形式提供的，并且可以直接在python中使用。
2. pytorch: pytorch是由facebook开发的一个开源深度学习框架，它提供了一种灵活的方式来构建和训练神经网络。与tensorflow相比，pytorch更加轻量级，易于学习和使用。
3. hugging face transformers: 这是google推出的一个基于transformer的预训练模型库，包括了bert (bert)、t5、gpt等模型。transformer模型因其在自然语言处理任务中的性能而受到广泛关注，其开源版本使得研究人员和开发者能够免费使用这些强大的模型来加速研究和应用的开发。
4. mxnet: mxnet是由百度开发的一套开源深度学习平台，它包含了一个可扩展的计算框架和一系列的优化算法。mxnet支持多种硬件平台，并且提供了丰富的api接口，使得开发者可以方便地将模型部署到不同的设备上。
5. paddlepaddle: paddlepaddle是华为推出的一个开源深度学习平台，它提供了类似于tensorflow的功能，并且针对中文处理特别优化。paddlepaddle的社区活跃，文档完善，非常适合中文环境下的研究和开发。
6. openml: openml是一个由apache软件基金会管理的开源机器学习库，提供了一系列机器学习算法的实现。openml的代码质量高，文档详细，适合需要快速原型开发和测试的场景。
7. pytorch-lightning: pytorch-lightning是一个新的轻量级机器学习框架，它结合了fastai的lightning接口和pytorch的强大功能，提供了更简洁的接口和更好的性能。
8. scikit-learn: scikit-learn是一个流行的python库，用于数据挖掘和数据分析。虽然不是传统意义上的“大模型”，但scikit-learn提供了许多强大的机器学习算法，对于需要简单快速实现机器学习模型的开发者来说非常有用。
9. pytorch-vision: pytorch-vision是pytorch的一个分支，专注于计算机视觉领域。它提供了许多用于图像分类、目标检测等任务的预训练模型和工具，使得研究者可以快速开始探索计算机视觉的新方法。
10. pytorch-transformers: 类似于mxnet的transformers，pytorch-transformers也是一个基于transformer架构的预训练模型库，提供了bert、t5等模型。这个库特别适合需要高性能自然语言处理能力的应用。
总之，这些开源大模型和框架为研究人员、开发者和学生提供了强大的工具，使他们能够更快地开发出新的应用和解决方案。通过访问它们的官方网站或github仓库，你可以找到最新的代码和文档，以及如何将这些模型集成到你自己的项目中的指南。
