NVIDIA DGX Spark에서 Qwen3.5-122B-A10B를 위한 성능 최적화 세트입니다. 하이브리드 양자화 및 투기적 디코딩을 사용하여 추론 속도를 초당 28.3개에서 52개 토큰으로 향상시킵니다.

다양한 LLM 압축 및 양자화 스킴에 대한 통합 저장 및 관리 시스템을 제공하기 위해 safetensors 포맷을 확장하는 라이브러리입니다.

추천 시스템 실험 및 연구를 위한 Python 도구 모음으로, 추천 알고리즘의 학습, 실행 및 평가를 지원합니다.

macOS용 다중 에이전트 보안 콘솔로, 데이터 프라이버시와 시스템 보안을 보장하기 위해 별도의 macOS 사용자 계정에서 AI 에이전트 인스턴스를 격리하여 실행합니다.

Julia에서 다양한 자동 미분 백엔드를 위한 통합 인터페이스로, 기울기, 자코비안, 헤시안 계산에 일관된 구문을 제공합니다.

스케일링 가능한 모델 훈련과 DataFrame 기반 추론을 가능하게 하는 오픈소스 Spark 라이브러리로, Amazon SageMaker를 Spark ML 파이프라인에 통합합니다.

AI 모델이 Elasticsearch 및 OpenSearch와 상호작용할 수 있도록 해주는 MCP 서버로, 문서 검색, 인덱스 관리, 클러스터 상태 모니터링 기능을 제공합니다.

Flutter 앱에서 iOS 및 Android에서 LLM, 비전 및 오디오 모델을 로컬로 실행할 수 있는 Dart FFI 바인딩입니다.

Java와 Python으로 구성된 고빈도 거래 프레임워크로, 통합 코드베이스를 통해 L2 틱 데이터 백테스트와 실시간 시장 실행을 가능하게 합니다.

PCA 재구성, RobustPCC, PU 학습 등 다양한 테이블 이상 탐지 방법의 코드 중심 교육용 수작업 파이썬 구현 컬렉션입니다.

감염성 및 간과된 질병 연구 및 약물 발견을 위한 오픈소스 저코드 플랫폼. 사전 훈련된 AI/ML 모델에 대한 원활한 접근을 제공합니다.

생성형 AI 및 전통적인 ML 모델에 안전성, 개인정보 보호, 설명 가능성 및 공정성을 통합하여 신뢰성을 보장하는 포괄적인 API 및 도구 모음입니다.

Sentis 패키지를 사용하여 Unity에서 LLM, 컴퓨터 비전 및 시뮬레이션과 같은 AI 기능을 구현하는 방법을 보여주는 예제 프로젝트와 템플릿 모음입니다.

GPU 및 AI 가속기를 위한 고성능 추론 엔진으로, 효율적인 모델 배포와 학술적 검증을을 가능하게 합니다.

TFTS는 시계열 예측, 분류, 이상 탐지를 위한 최첨단 딥러닝 모델을 통합 인터페이스로 구현할 수 있는 TensorFlow 기반 라이브러리입니다.

커스텀 딥러닝 연산을 개발하기 위해 읽기 쉽고 수정이 용이한 신경망 레이어 컬렉션을 제공하는 PyTorch nn 모듈의 Triton 기반 서브셋입니다.

유사한 프롬프트에 대해 캐시된 응답을 제공함으로써 LLM 비용과 지연 시간을 줄이는 가볍고 셀프 호스팅 방식의 GenAI 워크로드용 시맨틱 캐시입니다.

continuous-eval은 LLM 기반 파이프라인의 모듈화되고 데이터 기반 평가를 위한 Python 라이브러리입니다. 검색, 생성, 코드, 에이전트 메트릭 카탈로그를 제공하며, 개별 파이프라인 모듈에 메트릭을 연결하고 데이터셋에서 실행할 수 있으며, 리그레션 테스트를 강제할 수 있습니다. 커스텀 LLM-as-a-judge 메트릭도 지원합니다.

연구자와 개발자를 위한 실험적 강화학습 알고리즘과 특수 도구를 제공하는 Stable-Baselines3 기여 패키지입니다.

다양한 시뮬레이터에서 강화학습의 경험 수집을 크게 가속화하는 고성능 C++ 기반 배치 환경 풀입니다.

특히 시퀀스 대 시퀀스 모델과 거대 언어 모델에 특화된 모듈식 TensorFlow 프레임워크.

분산 학습, 카ーネル 융합, 고급 최적화를 통합하여 확장 가능한 사전 학습과 미세조정을 가능하게 하는 통합적이고 고성능의 멀티모달 모델 학습 엔진입니다.

ComfyUI를 위한 Python 프론트엔드 및 라이브러리로, 사용자가 시각적 노드 그래프 대신 Python 스크립트로 이미지 생성 워크플로우를 정의하고 실행할 수 있도록 합니다.

AI/ML 모델을 본격적인 운영 환경으로 패키징하고 배포하기 위한 CLI 도구로, 컨테이너화, GPU 구성, 종속성 관리를 자동화합니다.

GitHub에서 고품질 오픈소스 AI 프로젝트를 자동으로 탐색, 평가, 정리하여 자동 업데이트되는 디렉터리로 제공하는 AI 기반 네비게이션 허브입니다.

ML 및 딥러닝 모델에 대한 통일된 인터페이스를 제공하여 모델 선택, 검증 및 파이프라인 생성을 단순화하는 시계열 예측 라이브러리입니다.

AI 어시스턴트를 Gemini/Antigravity CLI에 연결하는 MCP 서버로, 대규모 코드베이스 분석과 격리된 코드 실행을 가능하게 합니다.

요구사항, 설계, 작업의 순차적 워크플로우를 강제하고 실시간 모니터링 대시보드를 제공하여 AI 에이전트의 구조화된 사양 기반 개발을 가능하게 하는 MCP 서버입니다.

다양한 하드웨어 가속기를 지원하며 최첨단 AI 모델을 훈련, 평가 및 배포할 수 있는 그래픽 툴박스입니다.

관계형 테이블 학습(RTL)을 위한 PyTorch 라이브러리로, GNNs, LLMs, TNNs를 표준화하고 결합하여 연결된 테이블 간의 데이터를 분석합니다.

최신 생성 AI 모델을 활용하여 과학적 발견에서 가설 생성 속도를 높이는 통합 API와 툴킷을 제공하는 오픈소스 플랫폼입니다.

Python에서 미분 가능한 논리 프로그램을 작성하기 위한 프레임워크로, 표준 그래프 신경망(GNN)을 넘어 표현력이 풍부한 관계 학습 모델을 생성할 수 있게 해줍니다.

경사 하강법 및 경사 비의존적 방법을 포함하여 다양한 비선형 수치 최적화 도구를 제공하는 고품질 C++ 헤더 전용 라이브러리입니다.

코드, 목표, 트레이스를 버전 관리하여 성능 저하를 방지할 수 있는 Claude Agent SDK 플러그인으로 제공되는 버전 관리 시스템 및 AI 에이전트 SDK

파라미터의 의미와 시도 기록을 추론하는 코딩 에이전트를 사용해 파라미터 튜닝을 자동화하는 에이전트 기반 시스템 최적화 프레임워크

NVIDIA Merlin은 GPU 가속을 활용한 특성 엔지니어링, 학습 및 추론으로 대규모 추천 시스템의 엔드‑투‑엔드 구축을 가속화하는 오픈소스 라이브러리 모음입니다.

Nim용 고성능 n차원 텐서 라이브러리로, CPU, CUDA, OpenCL 백엔드에서 과학 계산, 머신러닝 및 딥러닝을 위한 도구를 제공합니다.

분류, 회귀, 클러스터링 및 이상 탐지를 위한 통합 인터페이스를 제공하며, 내장된 모델 출처(Provenance) 및 ONNX 내보내기 기능을 갖춘 Java 머신러닝 라이브러리입니다.

flow, graph, LeNet-style 다이어그램과 애니메이션 공개 기능을 생성하는 PyTorch 신경망 아키텍처 시각화 도구.

Windows 기반 도구로, 문서, 이미지, 오디오 파일에서 벡터 데이터베이스를 생성하여 다양한 LLM을 활용한 Retrieval Augmented Generation(RAG)을 가능하게 합니다.

정확한 CSG와 초현실 수를 사용하여 정밀도를 유지하는 Rust 기반 OpenSCAD 에디터 및 컴파일러. 인터랙티브 시각화와 AI 지원 설계 수정을 특징으로 합니다.

재료 과학 머신러닝을 위한 고수준 인터페이스를 제공하는 Python 패키지입니다. 재료 데이터를 물성 예측 및 에너지 표면 모델링을 위한 특징으로 변환할 수 있습니다.

유전 알고리즘을 사용해 최적의 모델과 전처리를 자동으로 찾는 Python용 AutoML 패키지로, 고정밀 대규모 시계열 예측에 적합합니다.

Claude Code를 위한 캐시 최적화 프록시로, 프롬프트 캐시 버그를 수정하여 토큰 사용량을 줄이고 캐시 읽기 비율을 안정화합니다.

A unified Python interface for hyperparameter tuning and black-box optimization that separates optimization problems from algorithms across multiple backends.

Spool은 AI 코딩 에이전트 세션을 공유하고 재개할 수 있는 도구로, 세션을 다른 사용자가 읽고 로컬에서 작업을 계속할 수 있는 영구적인 웹 페이지로 변환합니다.

다양한 하드웨어 플랫폼에서 GenAI 애플리케이션의 확장 및 테스트를 간소화하기 위해 설계된 마이크로서비스 기반의 생성형 AI 예제와 배포 가이드 모음입니다.

OpenTelemetry 트레이싱과 프롬프트 기반 점검자를 결합한 오픈소스 Python SDK로, LLM 기반 애플리케이션의 실패를 탐지하고 수정하는 지속적 개선을 가능하게 합니다.