iOS 및 Android에서 실시간 YOLO 모델 추론(객체 탐지, 세그멘테이션, 자세 추정)을 가능하게 하는 공식 Ultralytics 플러그인입니다.

주요 클라우드 플랫폼 간 SQL 분석, 컬럼 레벨 라인리지, 웨어하우스 연결을 제공하는 결정론적 도구를 LLM에 제공하는 오픈소스 데이터 엔지니어링 하네스입니다.

AI 에이전트가 알려진 디버깅 오류를 반복하지 않도록 검증된 복구 수업을 검색하고 재사용할 수 있는 Git 기반의 실패 기억 시스템입니다.

LLM을 사용해 시각적 피드백을 기반으로 키보드와 마우스 입력을 시뮬레이션하여 PC를 자동으로 구동하는 AI 기반 컴퓨터 자동화 도구입니다.

AI 에이전트가 IBM 제품 및 기업 자원과 안전하게 상호작용할 수 있도록 해주는 Model Context Protocol (MCP) 서버 및 도구의 컬렉션입니다.

선언적 API를 통해 프로덕션 수준의 보안, 관찰 가능성, 자동 라이프사이클 관리를 제공하는 OpenClaw AI 에이전트 자체 호스팅을 위한 Kubernetes 오퍼레이터입니다.

노트북에서 직접 포워드 패스를 추적하고 시각화할 수 있는 PyTorch 모델용 인터랙티브 시각화 도구입니다.

5가지 내재적 품질 지표를 평가하여 각 문서에 대해 최적의 청킹 전략을 자동으로 선택하는 RAG 파이프라인용 프레임워크입니다.

PyTorch 기반 프레임워크로, 클래식 하드웨어에서 양자 계산을 시뮬레이션하고 파라미터화된 양자 회로와 하이브리드 클래식‑양자 모델의 학습을 가능하게 합니다.

흉부 X‑ray 데이터셋 및 모델을 위한 라이브러리로, 사전 학습된 모델과 통합 인터페이스를 제공하여 여러 공개 흉부 X‑ray 데이터셋을 손쉽게 사용할 수 있습니다.

NetKet은 JAX를 기반으로 구축된 Python 라이브러리로, 신경망과 머신러닝을 사용하여 다체 양자 시스템을 연구합니다.

학습과 실험을 위한 목적으로 설계된 모듈식 파이썬 기반 RAG 파이프라인으로, 하이브리드 검색 기능과 다양한 LLM 백엔드 지원을 제공합니다.

고수준 요청을 구조화된 계획과 병렬화된 PR로 변환하는 AI 코딩 에이전트를 위한 계획 및 실행 계층으로, 엄격한 설계 및 검토 워크플로우를 통해 작동합니다.

어떤 LLM에도 포터블하고 사용자 소유의 기억과 거버넌스 계층을 제공하는 로컬 우선 에이전트 기반 개인 지식 관리 시스템입니다.

컴퓨테이셔널 사회과학 및 시장 조사를 위한 도메인 전용 언어로, AI 에이전트와 LLM을 사용해 설문과 실험을 설계하고 실행할 수 있습니다.

하이퍼그래프 기반 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 프레임워크로, 도메인 특화 지식에서 복잡하고 쌍을 초월한 관계를 포착해 LLM의 환각 현상을 감소시킵니다.

FIRST Robotics Competition 로봇을 위해 맞춤 제작된 무료 및 고속 컴퓨터 비전 솔루션으로, 쉬운 통합 및 비전 처리를 위한 도구를 제공합니다.

머신러닝 및 데이터 마이닝을 위한 CUDA 가속 기본 알고리즘 및 프리미티브 라이브러리로, 고성능 AI 애플리케이션을 위한 빌딩 블록으로 설계되었습니다.

중요한 코드와 도구 호출을 보호하면서 프로스를 압축하여 LLM 입력 토큰 비용을 10–40% 절감하는 드롭인형 프롬프트 압축 라이브러리

실제 작업에 기반해 후보 설정을 테스트하여, 가장 저렴하고 신뢰할 수 있는 AI 코딩 설정을 리포지토리에 적용하는 도구입니다.

확산 모델과 흐름 기반 생성 모델의 기하학적 직관을 설명하는 교육용 대화형 시각화 도구입니다.

MAMMA는 마커가 필요 없는 다중 인물 3D 모션 획득 시스템으로, 멀티뷰 영상에서 정확한 인간 포즈를 재구성합니다.

DaVinci Resolve와 Foundry Nuke용 네이티브 AI 키잉 런타임 및 OFX 플러그인으로, 비디오 편집자를 위해 자동화된 머신러닝 가속 배경 제거 기능을 제공합니다.

ARM CPU 및 임베디드 디바이스에서 고속 추론을 최적화한 초경량, 앵커 프리 실시간 객체 탐지 알고리즘.

AI 데이터 앱을 위한 통합 다중 모달 백엔드로, 데이터베이스, 오케스트레이션, 서빙 계층을 하나의 Python 파일에 통합합니다.

Sa2VA는 SAM-2 세그멘테이션과 멀티모달 LLM(InternVL, Qwen-VL)을 결합하여 이미지와 비디오에 대한 픽셀 수준의 근거 기반 이해를 제공하는 ByteDance의 연구용 코드베이스입니다. 핵심 Sa2VA 모델, VRT 추론 벤치마크, SAMTok 마스크-토큰 인터페이스, SaSaSa2VA와 같은 확장 모델을 포함합니다. 이 저장소는 재현 가능한 환경을 위해 `uv` 패키지 관리자를 사용하며, 설정 스크립트를 제공하고 논문, 모델 쥬, 데이터셋 링크를 제공합니다.

Arm Cortex-A, Neoverse 및 Mali GPU 아키텍처에 최적화된 저수준 머신러닝 함수 모음으로 고성능 ML 추론을 제공합니다.

경량화된 8.3억 파라미터 비디오 생성 모델로, 소비자용 GPU에서도 고품질 텍스트‑투‑비디오 및 이미지‑투‑비디오 합성을 가능하게 합니다.

아이템을 의미 ID로 매핑하는 RQ-VAE와 다음 아이템을 예측하는 Transformer를 사용하는, 생성형 추천을 위한 PyTorch 프레임워크입니다.

AI 기반 침투 테스트 자동화 프레임워크로, 보안 도구와 멀티 에이전트 AI를 오케스트레이션하여 적응형 보안 평가와 증거 기반 보고서를 제공합니다.

문서에서 구조화된 데이터와 통찰을 추출하고, 정확한 출처 참조 및 자동 근거 제시 기능을 제공하는 오픈소스 LLM 프레임워크입니다.

추론 단계의 오버헤드 없이 정체성 일관성과 참조 충실도를 개선하는 Reference-to-video 생성용 학습 단계 정렬 프레임워크.

확산 강제 기반의 동영상 월드 모델 학습을 위한 최소한의 프레임워크로, 미래 동영상 예측, 3D 재구성, 로봇 계획에 사용 가능합니다.

Matcha-TTS는 조건부 흐름 매칭을 사용하여 고품질·고효율 음성 합성을 가능하게 하는 빠른 비자기 회귀 텍스트‑투‑스피치 아키텍처입니다.

Google Cloud TPUs 및 GPU에서 대규모 모델의 초기 학습 및 학습 후 최적화를 위한 JAX와 Python 기반 고성능 확장 가능한 LLM 라이브러리입니다.

Hugging Face 라이브러리와 OpenVINO 사이의 인터페이스로, Intel 아키텍처에서 AI 모델 추론 및 최적화를 가속화합니다.

학습된 scikit-learn 및 Keras 모델을 휴대용 C99 코드로 변환하여 마이크로컨트롤러와 임베디드 시스템에서 효율적으로 추론할 수 있게 해주는 도구.

NVIDIA TensorRT를 사용한 CNN 모델의 고성능 GPU 추론을 위한 최신 C++ 라이브러리로, 안전한 엔진 캐시와 제로 복사 Python 바인딩을 제공합니다.

브라우저, Node, Deno, Bun에서 사용 가능한 현대적이고 TypeScript 타입이 지정된 JavaScript 패키지(`@huggingface/hub`, `@huggingface/inference`, `@huggingface/mcp-client` 등)의 모음. 리포지토리 생성, 파일 업로드, Hugging Face 추론 API(채팅, 텍스트에서 이미지 생성, 번역, 스트리밍, 사용자 정의 엔드포인트) 호출이 가능.

고성능 추론 애플리케이션의 개발 및 배포를 Accelerate(加速)하기 위한 최적화된 사전 학습된 딥러닝 모델 및 도구 모음입니다.

OpenVINO Model Server (OVMS)는 OpenAI 호환 REST 또는 KServe gRPC API를 통해 LLM, 비전-언어 모델, 전통적인 딥러닝 모델을 제공하는 C++ 추론 서버입니다. Intel CPU, GPU, NPU에 최적화되어 있으며, 지속적 배치, 스트리밍, 모델 버전 관리, 핫 리로드, Prometheus 메트릭 등의 기능을 제공합니다. Docker, 바이너리, Kubernetes를 통해 배포 가능하며, TensorFlow, ONNX, OpenVINO IR, GGUF 등 다양한 모델 포맷을 지원하고 표준 클라이언트 라이브러리와 통합됩니다.

분류, 예측, 클러스터링을 위한 최신 알고리즘을 제공하는 scikit-learn 호환 Python 라이브러리입니다.

ONNX 모델을 LiteRT, TFLite, TensorFlow 및 네이티브 PyTorch 코드로 변환하여 크로스 프레임워크 배포를 용이하게 하는 도구입니다.

A Python package for computations, statistics, and machine learning on manifolds, enabling the analysis of non-Euclidean data like rotations and shapes.

scikit-learn 호환 모델, 통계적 방법, 기반 모델을 통합한 일관된 API를 제공하는 시계열 예측용 Python 라이브러리입니다.

순수 Julia 기반 머신러닝 프레임워크로, 네이티브 GPU와 자동 미분 지원을 활용한 경량 추상화를 제공하여 모델을 구축하고 학습할 수 있습니다.

유연한 엔진과 이벤트 기반 시스템을 통해 신경망 학습 및 평가를 간소화하는 PyTorch용 고수준 라이브러리입니다.

딥러닝과 PyTorch를 사용하여 불확실성 구간을 포함한 예측을 생성하는 확률적 시계열 모델링을 위한 Python 패키지입니다.