PaillierおよびBFVスキームを実装し、暗号化された最近傍探索などのプライバシー保護計算を可能にする、Python向けのGPU加速型準同型暗号ライブラリ。

AIおよびセマンティック検索のためのモジュール式マルチモーダル・トランザクション・データベースであり、ドキュメント、グラフ、ベクトルストレージを単一のACID準拠システムに統合します。

マルコフ連鎖モンテカルロを用いたベイズ推論のための高性能 Scala API で、生成モデルの構築と観測データからの事後分布の推論を可能にします。

tidy dataの原則に基づいたモデル性能の推定用パッケージで、Rにおける分類および回帰メトリクスの計算に一貫したインターフェースを提供します。

NVIDIA GPU の熱制限や性能低下を検出する GPU ストレステストツール。機械学習ワークロードにおける最高性能を確保します。

1変数または複数変数におけるテイラー多項式展開を計算するJuliaパッケージ。自動微分および積分計算をサポート。

LLMを使用してプルリクエストの差分をレビューするGitHub Action。コメント予算により、最も重要な発見のみを強調表示し、レビュアーの疲労を防ぎます。

Model Context Protocol (MCP) サーバーを発見、レビュー、インストールするためのコミュニティ主導のウェブディレクトリおよびレジストリ。

Together AI上でオープンソースモデルを構築するためのコードとガイドのコレクション。エージェント、ファインチューニング、RAG、マルチモーダルビジョンを網羅しています。

ブラウザやネイティブアプリでWhisperやPhiなどのモデルに対して、高速なGPUアクセラレーションによる推論を可能にするクロスプラットフォームのML開発者向けツールキット。

垂直AI SaaS向けのアプリケーションフレームワークで、認証、課金、ワークスペース、使用量メーターといった運用インフラを提供し、開発者が独自のAIエージェントを組み込むことができる。

Cloudflareトンネルを介してパブリックエンドポイントを提供することで、CursorエディタがローカルのOllamaサーバーに接続できるようにするプロキシワーカー。

学習済みの従来の機械学習モデルをテンソル計算にコンパイルし、PyTorch などのニューラルネットワークフレームワークを使用して推論を高速化するライブラリ。

Voyagerは、ベクトル/埋め込みデータ用の高速なインメモリ近似最近傍探索ライブラリです。Python、Java、Scalaのバインディングを提供し、HNSWベースの共通インデックス形式を使用します。Spotifyのプロダクション環境で実績があり、macOS/Linux/Windows（Apple Siliconを含む）をサポートし、Apache 2.0ライセンスで提供されています。

Search and Learnは、推論時の計算リソースを増やすことでオープンソースLLMのパフォーマンスを向上させるHugging Faceのツールキットです。3つの検索ベースの推論手法（Best-of-N、beam search、Diverse Verifier Tree Search）に対応したすぐに使えるスクリプトとYAML「レシピ」が同梱されており、計算スケーリングに関する著者の実験を再現するための小さなPythonライブラリ、テスト、ドキュメントが含まれています。

EEG信号解析のためのPyTorchベースのライブラリ。統一されたデータIO、前処理変換、深層学習モデルを提供し、脳信号研究を加速させます。

NanoGPT Slowrunは、データが固定（100 Mトークン）されている一方で計算リソースが実質的に無制限である状況下での言語モデルのトレーニングを評価するベンチマークです。4つのトラック（15分、1時間、2時間、無制限）により、参加者は強力な正則化、大規模モデル、特殊なオプティマイザを試すことができます。リポジトリには、データ準備スクリプト、各トラックのトレーニングコード、およびあらゆる改善（swiglu、U-Net、meta-gradients、アンサンブルなど）を記録する世界記録テーブルが用意されています。試すには、リポジトリをクローンし、Pythonの要件をインストールし、prepare_data.pyを実行してから、8-GPU H100ノードでtorchrunを使用してトレーニングを開始してください。検証損失を低く抑えたPRを提出して、リーダーボードにランクインしましょう。

Model Context Protocol (MCP) の開発プラットフォームおよびコントロールプレーン。Kubernetes 上で MCP サーバーの構築、デプロイ、管理を簡素化します。

AIエージェントと専用データプレーンを活用した知能あるオブザーバビリティプラットフォーム。システム監視における根本原因分析と診断ワークフローを自動化します。

複数のAIモデルプロバイダーにアクセスするための統一的でOpenAI互換のインターフェースを提供する、企業向けのLLM API統合システム。

原子的なメモと自動生成された知識グラフを使用して、AI エージェントのための共有で永続的な知識ベースを提供する MCP サーバー。

複数役割の協調と組み込みのサービスディスカバリを備えた、分散型でステートフルなAI推論ワークロードをオーケストレーションするKubernetes API。

Podman Desktop用の拡張機能で、コンテナを使用してローカルのLLMおよびAIアプリケーションをダウンロード、実行、実験できます。

Optimum‑Benchmark は、Transformers、Diffusers、PEFT など、さまざまなバックエンド（PyTorch、ONNX Runtime、OpenVINO、vLLM、TensorRT‑LLM、IPEX、Llama‑Cpp、Py‑TXI）およびデバイス（CPU、CUDA、ROCm、XPU、HPU）上で推論および学習のパフォーマンス（レイテンシ、メモリ、エネルギー、スループット）を測定する Hugging Face ライブラリです。Python API と Hydra ベースの CLI を提供し、分散起動をサポートし、再現可能なレポートを生成して Hugging Face Hub にプッシュできます。

機械学習パイプラインにおける手動ラベル付けを置き換えるため、弱教師あり学習を用いてトレーニングデータをプログラム的に構築・管理するためのフレームワーク。

機械学習モデルの標準化された評価と比較を行うためのライブラリで、NLPやコンピュータビジョンにわたる幅広い指標を提供します。

ONNX Runtimeを活用し、テキスト、画像、スパースベクトル埋め込みの生成およびリランキングをローカルで実行するための高性能Rustライブラリ。

llama.cppをasm.jsにコンパイルし、モデルをbase64で埋め込むことで、大規模言語モデルをPDFファイル内で完全に実行可能にする概念実証プロジェクト。

正確なコサイン類似度ベクトル検索とインデックス作成のためのGoライブラリ。ローカルのGGUF埋め込みとOpenAI互換のクラウドAPIを統合サポートしています。

PyTorch、JAX、NumPyなどのフレームワーク間で、手動でのリシェイプなしに複雑なテンソル演算を記述するための汎用的な記法およびPythonライブラリ。

scikit-learn互換のテキストおよび画像用埋め込みライブラリ。事前学習済みエンコーダーを機械学習パイプラインに簡単に統合できます。

アジェントAIの意味的失敗と行動の変化を専門的なSREメトリクス（SLI）で監視する信頼性インストルメンテーションライブラリ。本番環境の障害を防止します。

Python向けの高性能Windowsスクリーンキャプチャライブラリで、AIエージェントやコンピュータビジョンのワークロード向けに低遅延・高FPSのフレームを提供します。

修正なしで複数のシミュレータやニューロモルフィックハードウェア上で実行できるニューロンネットワークモデルを構築するための、シミュレータ非依存のPython言語。

CPU、GPU、その他のハードウェアアクセラレータ across で並列計算を行うための高レベルな抽象化を提供する汎用テンソルライブラリ。

Fidelius は、Intel SGX に基づくプライバシー計算ミドルウェアであり、元のデータが計算可能でありながら関係者には見えないようにすることで、安全なデータコラボレーションを実現します。

事前計算されたルックアップテーブルを使用して、ミリ秒単位の和了判定と AI による打牌判断を行う、高性能な麻雀アルゴリズムライブラリです。

KDツリー、ボールツリーを使用した効率的な最近傍検索を実行し、周期境界条件をサポートするJuliaパッケージ。

OpenCL および CUDA 用の C++ ベクトル式テンプレートライブラリで、GPGPU 開発のボイラープレートコードを削減します。

Gymnasium および PettingZoo 用の強化学習環境の前処理を容易にするマイクロラッパーのコレクションです。

広範なコーディングなしで、LLMとHugging Faceモデルを使用してワークフローを視覚的に構築およびスケジュールできるローコードのデータフローツール。

Cloudflare Workers AIとAI Gatewayを活用して、マルチモデルチャットUIを迅速にデプロイできるWebベースのAIプラットフォームインターフェース。

combo は、機械学習モデルとスコアを統合するための Python ツールボックスです。スタッキング、動的分類器/アンサンブル選択、異常検出器の統合といったアンサンブル技術を統一された API でサポートし、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、pyod からのモデルを用いた分類、クラスタリング、異常検出に対応しています。

モデルロールをフェーズごとにスケジュールすることで、単一の NVIDIA GPU 上で verl RLHF 実験（PPO や GRPO など）を実行できるツール。

AppleのNeural Engine（ANE）向けに最適化されたTransformerモデルの参照実装およびHugging Face互換実装を提供するPyTorchベースのライブラリ。A14/M1クラスのデバイス上で、推論速度が最大10倍高速化され、メモリ使用量が最大14倍削減される。

NLPデータセットのためのトークン化、デトークン化、正規化、およびtruecasingツールを提供するテキスト前処理ライブラリ。

4つの独立したクリッピング境界を用いる非対称的かつ適応的なGRPO強化学習アルゴリズムの改良版で、LLMの推論タスクにおけるエントロピーの崩壊を防ぎ、一般化性能を向上させます。

異種モデルのアンサンブルに対する学習と予測を最適化する大規模な教師なし異常検出の加速フレームワークです。