Android 기기를 강화학습(RL) 환경으로 전환하여, 에이전트가 터치스크린 상호작용을 통해 OS와 앱을 탐색하도록 학습시킬 수 있는 Python 라이브러리입니다.

복잡한 글로벌 최적화 문제를 해결하고 AI/ML 파라미터를 튜닝하기 위한 233개 이상의 메타휴리스틱 알고리즘을 포함하는 포괄적인 Python 라이브러리입니다.

COCO 및 LabelMe와 같은 JSON 형식의 데이터셋 어노테이션을 객체 탐지 학습을 위한 YOLO 형식으로 변환하는 툴킷입니다.

무료로 제공되는 EEG 데이터셋에 적용되는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 알고리즘을 위한 포괄적인 벤치마킹 프레임워크로, 연구의 재현성을 보장합니다.

Claude Code를 위한 웹 기반 시각적 인터페이스 및 로거로, 터미널 기반 AI 코딩 도구에 GUI, 코드 차이점 비교, 모바일 액세스를 추가합니다.

LLM-as-a-judge, RAG 전용 메트릭, 히ュ리스틱 방법을 통일된 인터페이스로 사용할 수 있는 AI 모델 출력 평가 라이브러리.

TenSEAL은 Microsoft SEAL 기반의 Python 라이브러리로, 텐서에 대한 동형 암호화를 가능하게 합니다. 암호화된 데이터 위에서 산술 연산을 수행할 수 있어, 원시 정보를 노출하지 않고도 개인정보 보호형 머신러닝을 구현할 수 있습니다.

서버나 인프라 관리 없이 클라우드에서 ML 모델과 파이프라인을 배포하고 확장할 수 있는 서버리스 Python 런타임 및 클라이언트 라이브러리.

Cellm은 Excel 애드인으로, `=PROMPT()` 수식을 추가하여 셀 범위에서 호스팅 또는 로컬 LLM을 호출해 데이터 정제, 추출, 번역, 요약 및 기타 반복 작업을 스프레드시트 내에서 직접 자동화할 수 있게 합니다.

중앙 집중식 아이덴티티와 예산 추적을 통해 AI 비용 관리, 모델 접근 제어, AI 생산성의 정량적 평가를 가능하게 하는 엔터프라이즈 AI 리소스 관리 플랫폼입니다.

원자 단위 신경망을 사용하여 분자 및 재료의 양자 화학적 특성을 예측하기 위한 딥러닝 툴박스.

Nengo는 스파이킹 및 비스파이킹 시뮬레이션을 모두 지원하는 대규모 신경 모델 구축 및 시뮬레이션용 Python 라이브러리입니다.

고차원 메시지 전달과 Auto-ML 튜닝을 지원하는 PyTorch 기반의 그래프 및 하이퍼그래프 신경망을 위한 딥러닝 라이브러리입니다.

ColBERT 후기 상호작용 모델의 미세 조정, 추론 및 검색을 간소화하는 라이브러리로, 고속 인덱싱과 유연한 훈련 옵션을 제공합니다.

다양한 프레임워크에서 기계학습 모델을 표준화된 REST 및 gRPC 인터페이스로 제공하는 오픈소스 추론 서버입니다.

고속 RL 연구 및 실험을 위해 JAX로 작성된, 다양하고 확장 가능한 하드웨어 가속 강화 학습 환경 제품군입니다.

호스팅 또는 자체 관리하는 Kubernetes 인프라에서 모델을 배포하기 위한 오픈소스 엔진. 대규모 언어 모델의 파인튜닝과 제공을 위한 도구를 제공.

AI 코딩 에이전트가 Phoenix 애플리케이션에 런타임 액세스를 제공하여 개발 중 코드 실행, 데이터베이스 쿼리 및 라이브 로그 읽기를 가능하게 하는 MCP 서버.

AST 기반 콜 그래프 분석과 하이브리드 세미틱 검색을 결합한 코드 인텔리전스 CLI 도구로, 개발자와 AI 에이전트가 대규모 코드베이스를 탐색하는 데 도움을 줍니다.

인간이 설계한 컴파일러 최적화 히ュ리스틱을 학습된 모델로 대체하여, 기계학습을 LLVM에 통합하기 위한 프레임워크입니다.

텍스트, 이미지, 수치값 등 혼합된 열 유형을 포함하는 이질적인 표 형식 데이터를 위한 모듈식 딥러닝 확장 기능으로, PyTorch 기반입니다.

AI 에이전트의 공동 트레이싱, 평가, 모니터링, 디버깅을 지원하는 오픈소스 에이전트 엔지니어링 플랫폼입니다.

자연어 명령을 사용하여 LLM이 Docker 컨테이너, 이미지 및 볼륨을 관리할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다.

OpenAI의 API 및 기타 OpenAI 호환 제공업체와의 간편한 상호작용을 위한 Swift 패키지로, 텍스트, 이미지, 오디오 및 실시간 음성 대화를 지원합니다.

3D 렌더링에서 VRAM과 대역폭 사용량을 줄이기 위해 여러 PBR 텍스처 채널을 하나의 신경망 세트로 압축하는 신경망 텍스처 압축 SDK입니다.

자율적인 소프트웨어의 코딩, 빌드, 실행을 위해 AI 에이전트가 로컬 쉘과 파일 시스템에 제한 없이 접근할 수 있는 MCP 서버입니다.

Vercel AI SDK를 위한 OpenRouter 제공자로, 통합 인터페이스를 통해 300개 이상의 LLM 및 임베딩 모델에 대한 액세스를 제공합니다.

scikit-learn 모델을 ONNX 형식으로 변환하는 라이브러리로, ONNX Runtime을 사용해 고성능 추론을 가능하게 합니다.

API 키나 백엔드 서버 없이 WebGPU를 사용해 사용자 기기에서 로컬로 LLM을 실행하는 개인 정보 보호 중심의 브라우저 내 AI 스튜디오 및 에이전트 워크스페이스입니다.

AI 에이전트와 LLM API 사이에 위치하는 프록시로, 배경에서 대화 이력을 압축하여 컨텍스트 제한에 도달했을 때 지연을 방지합니다.

AI 어시스턴트가 Google Docs, Sheets, Drive, Gmail, Calendar에 연결되는 MCP 서버로, LLM이 Workspace 데이터를 읽고 관리할 수 있게 합니다.

브라우저, 에지 및 에이전트 도구에서 최소한의 번들 크기와 높은 이식성을 갖도록 설계된 경량 OpenAI 호환 AI SDK입니다.

자연어 주석을 쉘 명령어로 변환하고, 자동 완성 기능을 제공하며, 손상된 명령어에 대한 수정 제안을 하는 AI 기반 Fish 셸 플러그인입니다.

pickle을 사용하지 않고 scikit-learn 모델을 안전하게 영속화하고 공유하기 위한 Python 라이브러리로, 모델 카드 생성 도구를 포함합니다.

관측 메트릭스에 최적화된 다변량 시계열 예측을 위한 기초 모델로, 제로샷 및 확률적 예측을 제공합니다.

여러 AI 구독을 활용해 병렬로 다중 벤더 코드 리뷰를 수행하는 로컬 오케스트레이션 도구로, 단일 AI 모델이 놓칠 수 있는 버그와 편향을 포착합니다.

개별 워커나 노드가 실패하더라도 작업이 중단되지 않고 계속 실행될 수 있도록 하는 대규모 훈련을 위한 PyTorch 라이브러리입니다.

연산자 수를 줄이고 추론 속도를 향상시키기 위해 ONNX 모델을 단순화하고 슬림화하는 도구로, 정확도를 유지합니다.

CUDA 가상 메모리 API를 사용하여 변경되지 않은 어텐션 커널의 가상 연속성을 유지하면서 동적 할당을 가능하게 하는 LLM KV 캐시용 메모리 매니저

MariaDB, MongoDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Redis, SQLite, SQLServer 등 여러 주요 데이터베이스를 지원하는 AI 기반 SQL 클라이언트 및 데이터베이스 관리 도구. 테이블 설계, 쿼리, 동기화 기능 제공.

Milvus를 위한 자바 클라이언트 라이브러리로, 자바 개발자가 AI 애플리케이션에 벡터 데이터베이스 기능을 통합할 수 있도록 합니다.

IBM Analog Hardware Acceleration Kit (AIHWKit)는 PCM, RRAM 등 애널로그 메모리 내 AI 칩을 시뮬레이션하는 Python/PyTorch 라이브러리입니다. 애널로그 인식 레이어, 최적화기, 고성능 CUDA/C++ 시뮬레이터, 표준 모델을 애널로그 동등 모델로 변환하는 유틸리티를 제공합니다. pip 또는 conda로 설치 가능하며, CPU/GPU(AMD ROCm 포함)에서 실행 가능하며, 연구, 알고리즘 프로토타이핑, 교육에 활용할 수 있습니다.

GPU 가속을 활용하여 Stockfish의 NNUE 평가 네트워크를 학습하고 자동으로 성능을 평가할 수 있는 PyTorch 기반 프레임워크입니다.

복잡한 생성형 AI 워크플로우(예: Stable Diffusion 또는 Flux)를 확장 가능하고 프로덕션 준비된 마이크로서비스로 배포할 수 있는 상태 없는 API 래퍼입니다.

기계학습 시스템에서 카ーネル 라이브러리와 DSL이 여러 프레임워크와 언어 간에 제로 코피 상호운용이 가능한 오픈 ABI 및 FFI

OpenAI REST API, Realtime WebSockets, 그리고 Azure 및 Bedrock 제공업체 지원을 통해 OpenAI를 위한 종합적인 Ruby API 라이브러리입니다.

TorchRL 기반의 머신러닝 프레임워크로, 강화학습(RL), 대규모 언어 모델(LLM), 규칙 기반 전략을 지원하며, 백테스팅과 실시간 배포 모두를 위한 알고리즘 트레이딩을 가능하게 합니다.

다양한 GPU(NVIDIA, AMD, Intel) 및 CPU에서 병렬 커널의 성능 이식성을 제공하는 C++20 헤더 전용 추상화 라이브러리입니다.