DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」

来源：cnblogs　　作者：削微寒　　时间：2025/3/7 9:15:43　　对本文有异议

上周，DeepSeek 发布的开源项目用一个词形容就是：榨干性能！由于篇幅有限，这里仅列出项目名称和简介，感兴趣的同学可以前往 DeepSeek 的开源组织页面，深入探索每个项目的精彩之处！

第一天 FlashMLA：基于 Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核
第二天 DeepEP：专为 MoE 和 EP 设计的高效通信库
第三天 DeepGEMM：高效矩阵乘法（GEMM）库
第四天 DualPipe：双向流水线并行算法
- EPLB：自动平衡 GPU 负载
- profile-data：训练和推理框架的分析数据
第五天 3FS：高性能分布式文件系统

GitHub 地址：github.com/deepseek-ai

说回上周的热门开源项目，首当其冲的是用于构建实时音视频应用的 Python 库 FastRTC，它可以帮助开发者快速实现基于 AI 的语音助手、实时翻译和语音控制等应用。好久没发 Java Web 项目了，这次的 music-website 是用 Vue 和 Spring Boot 技术栈打造的音乐网站，非常适合想要学习这些技术的同学。如果你需要跨设备的推送通知服务，不妨看看 ntfy，它开箱即用、支持自托管，能够轻松满足消息推送的需求。一站式构建基础模型的开源框架 Oumi，仅通过编写简单的配置文件，就能完成模型从训练到微调、推理的全流程开发。

最后要分享的是一个用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型的 ai-by-hand-excel，以独特且浅显易懂的形式，降低了 AI 学习的门槛。

本文目录
- 1. 热门开源项目
  - 1.1 构建实时音视频应用的 Python 库：FastRTC
  - 1.2 基于 Vue 和 Spring Boot 的音乐网站：music-website
  - 1.3 极简的在线笔记应用：flatnotes
  - 1.4 开箱即用的跨设备推送通知服务：ntfy
  - 1.5 一站式构建基础模型的开源框架：Oumi
- 2. HelloGitHub 热评
  - 2.1 多功能的 Windows 音乐播放器：MusicPlayer2
  - 2.2 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型：ai-by-hand-excel
- 3. 结尾

1. 热门开源项目

1.1 构建实时音视频应用的 Python 库：FastRTC

主语言：Python，Star：2k，周增长：1.8k

这是一个基于 Python 的开源实时通信库，只需几行代码即可实现实时音视频交互的功能。它通过 FastAPI 和 Gradio 框架，提供了直观的 WebUI 和灵活的 API 服务，支持自动语音检测、多协议集成（WebRTC 和 WebSocket）、电话接入音频流等功能。同时，还可以接入多种大语言模型（ChatGPT 和 Claude），适用于构建 AI 语音助手、实时翻译和语音控制等应用。

from fastrtc import Stream, ReplyOnPause
import numpy as np
def echo(audio: tuple[int, np.ndarray]):
    # The function will be passed the audio until the user pauses
    # Implement any iterator that yields audio
    # See "LLM Voice Chat" for a more complete example
    yield audio
stream = Stream(
    handler=ReplyOnPause(echo),
    modality="audio", 
    mode="send-receive",
)

GitHub 地址→github.com/freddyaboulton/fastrtc

1.2 基于 Vue 和 Spring Boot 的音乐网站：music-website

主语言：Java，Star：5.8k

该项目是采用 Vue+Spring Boot+MyBatis+MySQL 构建的音乐网站，支持音乐播放、歌曲搜索、评论和用户管理等功能。它提供了一个完整的前后端 Web 开发实战案例，适合学习 Vue、Spring Boot 等技术栈。

GitHub 地址→github.com/Yin-Hongwei/music-website

1.3 极简的在线笔记应用：flatnotes

主语言：Vue，Star：1.8k

这是一款自托管、无需数据库的在线笔记应用，界面清爽、操作简单，无文件夹所有笔记平铺展示。用户可以通过浏览器直接访问和编辑笔记，支持 Markdown 语法和所见即所得（WYSIWYG）编辑模式。

GitHub 地址→github.com/dullage/flatnotes

1.4 开箱即用的跨设备推送通知服务：ntfy

主语言：Go，Star：21k，周增长：1.2k

该项目是基于 HTTP 协议的开源推送通知服务，支持通过 PUT/POST 请求实现跨设备的消息推送。它采用 Go 语言开发，用户无需注册即可通过命令行工具或简单的 API 轻松发送通知，支持自定义通知内容和自托管部署，并提供配套的 Android 和 iOS 客户端。

GitHub 地址→github.com/binwiederhier/ntfy

1.5 一站式构建基础模型的开源框架：Oumi

主语言：Python，Star：7.5k，周增长：1k

该项目旨在简化基础模型的开发流程，提供从数据准备到训练、评估和部署的全流程解决方案。它采用 Python 开发，通过 YAML 文件即可完成模型训练、微调、评估和部署，支持从小规模模型（10M 参数）到超大规模模型（405B 参数），以及文本、视觉和多模态模型。Oumi 兼容多种主流模型架构（如 Llama 系列、DeepSeek、Qwen、Phi 等），并内置 vLLM 高效推理引擎和优化微调方法（如 LoRA、QLoRA、DPO）。

from pathlib import Path
from oumi.core.configs import TrainingConfig
from oumi.train import train
tutorial_dir = "tour_tutorial"
Path(tutorial_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
config = TrainingConfig.from_yaml(str(Path(tutorial_dir) / "train.yaml"))
train(config) # 训练模型