비즈니스, 헬스케어, 공학 분야의 고도 분석에 사용되는 신경망 구현을 위한 고성능 C++ 라이브러리입니다.

PyTorch가 공유하는 핵심 C++ 라이브러리를 활용하는 Haskell용 텐서 및 신경망 라이브러리

CSV, COCO, Pascal VOC, Labelme 형식 간에 객체 탐지 데이터셋 어노테이션을 변환하기 위한 Python 스크립트 모음입니다.

Uni-MoE는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 모달리티 간에 이해 및 생성이 가능한 Mixture-of-Experts 기반의 오미모달 대규모 모델입니다.

구조적 추론과 유연한 도구 선택을 결합하는 스키마 가이드드 리ASONING(SGR)을 사용하여 연구 에이전트를 구축할 수 있는 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다.

인터넷 연결 없이도 중국 신분증, 운전면허증, 여권의 고속 인식이 가능한 안드로이드 오프라인 OCR 라이브러리입니다.

다양한 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 제공되는 VOICEVOX의 핵심 음성 합성 엔진을 C 및 Python 라이브러리 형태로 제공.

스파스하고 이질적인 그래프에서 효율적인 블록 길브스 샘플링과 에너지 기반 모델을 위한 JAX 라이브러리입니다.

가중치와 활성화를 int4 또는 float8과 같은 저정밀도로 변환하여 모델 크기와 메모리 사용량을 줄여주는 Optimum용 PyTorch 양자화 백엔드입니다.

Ollama 로컬 모델 HTTP API를 래핑하는 Rust crate로, 텍스트 생성, 채팅(이력 포함), 스트리밍 응답, 모델 관리, 임베딩, 매크로 기반 LLM 도구/함수 호출을 위한 간편한 함수를 제공합니다.

거대한 임베딩 테이블을 가진 대규모 딥러닝 모델의 효율적인 학습 및 추론을 위한 GPU 가속 추천 프레임워크입니다.

PyTorch, TensorFlow, MindSpore와 호환되는 모듈화된 DRL 및 MARL 알고리즘의 포괄적이고 통합된 딥 강화 학습 라이브러리.

Apache SystemDS는 고수준 언어를 사용하여 데이터 준비부터 모델 서빙까지 엔드 투 엔드 데이터 과학 라이프사이클을 관리하는 오픈 소스 머신러닝 시스템입니다.

다양한 CPU 아키텍처를 통해 딥러닝 및 HPC 워크로드의 최적화를 위해 JIT 코드 생성을 사용하는 고성능 라이브러리입니다.

Segment Anything Model (SAM)의 패키지화된 버전으로, pip를 통한 간편한 설치와 동영상 세그멘테이션, 클라우드 GPU 통합을 지원합니다.

확률적 모델을 사용한 점군 등록 라이브러리로, 강체 및 비강체 변환에 대해 ICP의 더 견고한 대안을 제공합니다.

Yandex가 개발한 Sharded Data Parallelism 프레임워크로, 통신 및 메모리 오버헤드를 줄여 LLM 사전 학습을 최적화하며 PyTorch FSDP 대비 최대 20%의 속도 향상을 제공합니다.

EnsoAI는 Electron 기반의 데스크톱 워크벤치로, Git worktree 관리와 지속적인 AI 에이전트 세션(Claude, Gemini, Codex 등)을 결합합니다. 내장된 Monaco editor, 시각적 Git UI, 3-way merge 도구, 그리고 원클릭 IDE 브릿지 기능을 제공하여, 개발자가 여러 브랜치를 병렬로 작업하면서 각 브랜치마다 전용 LLM 컨텍스트를 누릴 수 있도록 합니다.

라벨이 제한된 데이터에서 정확도를 높이고 강건성을 증가시키기 위해 그래프 및 적대적 변형과 같은 구조적 신호를 사용하는 TensorFlow 프레임워크입니다.

TensorRT-LLM로 최적화된 모델을 비행 중 배치 처리와 다중 GPU 스케일링을 지원하는 고성능 Triton Inference Server 백엔드로 제공합니다.

MushroomRL은 다양한 전통적 및 딥 RL 알고리즘을 제공하며, 인기 있는 텐서 라이브러리와 벤치마크와 통합되는 모듈식 파이썬 라이브러리입니다.

시뮬레이션과 하드웨어 모두에서 계획, 제어, 추정을 통합하는 ROS 기반의 풀스택 소프트웨어 프레임워크입니다.

최적화, 유전 프로그래밍, 다목적 탐색을 위한 도구를 제공하는 유전 및 진화 알고리즘용 현대적인 Java 라이브러리입니다.

PyGlove 기반의 라이브러리로, 객체 지향 프롬프팅을 가능하게 하여 개발자가 자연어와 구조화된 Python 객체를 통합해 더 예측 가능한 LLM 출력을 얻을 수 있도록 합니다.

컴퓨터 비전 및 3D 데이터를 위한 포괄적인 딥러닝 유틸리티 라이브러리와 CLI 도구. 데이터 시각화, 어노테이션 관리, 모델 배포 유틸리티를 제공합니다.

Scikit-Learn과 유사한 인터페이스를 제공하는, Ruby용 광범위한 알고리즘을 갖춘 기계학습 라이브러리.

물리적 제약을 반영한 과학 기반 기계학습 모델을 생성할 수 있도록, 미분방정식 해법기를 신경망에 통합하는 Julia 패키지입니다.

FBNet과 ChamNet을 포함한 하드웨어 인식 효율적인 ConvNet 모델과 도구 모음으로, 모바일 장치에서 컴퓨터 비전 성능과 지연 시간을 최적화하기 위해 설계되었습니다.

TensorFlow‑Java는 Maven에 게시 가능한 Java/JVM 바인딩을 제공하며, 저수준 JNI 래퍼(`tensorflow‑core`), 고수준 신경망 API(`tensorflow‑framework`), 독립형 ndarray 라이브러리를 포함합니다. Linux(x86_64, arm64) 및 macOS(Apple Silicon) 바이너리를 지원하며, 선택적 GPU 빌드도 가능하며 표준 자바 빌드 도구와 통합됩니다.

17개의 데이터셋과 여러 최신 모델을 통합한 깊이 추정을 위한 포괄적인 벤치마크 및 프레임워크.

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

hf‑mem은 Safetensors 또는 GGUF 가중치를 사용하는 모든 Hugging Face 모델을 실행하는 데 필요한 RAM을 추정하는 가벼운 Python CLI(및 라이브러리)입니다. HTTP range requests를 통해 메타데이터만 가져오며, Transformers, Diffusers, Sentence‑Transformers를 지원하며, 선택적으로 KV‑cache 메모리 및 MoE 세분화 기능을 제공합니다. 단독 도구, Hugging Face CLI 확장 프로그램, 또는 에이전트 스킬로 설치할 수 있습니다.

자율적인 LLM 기반 쉘 루프를 사용하여 root 접근 권한 상승을 자동화하는 AI 기반 오프렌시브 보안 에이전트입니다.

R 사용자가 고수준의 신경망 API를 사용하여 딥러닝 모델을 빠르게 프로토타이핑하고 훈련할 수 있도록 해주는 Keras용 R 인터페이스입니다.

spaCy에서 영감을 받은 고성능 C# NLP 라이브러리로, .NET 애플리케이션을 위한 빠른 토큰화, 엔티티 인식, 임베딩 훈련을 제공합니다.

Stable Diffusion LoRA 모델 훈련 및 데이터셋 준비를 위한 Google Colab 노트북 모음으로, SDXL 지원도 포함됩니다.

다중 플랫폼에서 작동하는 모듈식 AI 에이전트 프레임워크로, 전문적인 Web3 인텔리전스와 통합된 RAG 및 사고의 연쇄 워크플로우를 제공합니다.

Treelite은 결정 트리 포레스트(decision tree forests)를 위한 범용 모델 교환 및 직렬화 형식입니다. C++ 애플리케이션이 모델을 디스크나 네트워크를 통해 저장하고 교환할 수 있게 해줍니다.

비지도 클러스터 분석과 이상치 탐지에 초점을 맞춘 연구를 위한 오픈소스 Java 데이터 마이닝 프레임워크로, 확장 가능한 벤치마킹을 위한 고성능 인덱스 구조를 제공합니다.

AgentForge는 AI 기반 자율 에이전트를 빠르게 구축하고 테스트하며 반복 개발할 수 있도록 해주는 저코드 Python 프레임워크입니다. Cogs(선언적 YAML 파일)를 사용해 에이전트를 구성하고, 선택적 메모리를 연결하며, 다중 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있으며, OpenAI, Gemini, Claude 및 Ollama/LMStudio를 통한 로컬 모델을 지원합니다.

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

대학을 위한 확장 가능한 개인 피드백, 자동 평가, 그리고 선택적 LLM 기반 튜터링을 제공하는 오픈소스 플랫폼입니다.

심각한 병변을 포함한 CT 스캔에서 폐 자동 세그멘테이션을 가능하게 하는, 훈련된 U-net 모델 패키지로, 폐엽별 마스크도 지원합니다.

PhoBERT는 RoBERTa 아키텍처를 기반으로 한 최첨단 사전 훈련된 언어 모델을 베트남어에 제공하여 다양한 베트남어 NLP 작업의 성능을 향상시킵니다.

데이터셋에 인간이 읽을 수 있는 수학식을 최적화하여 적합시키는 Julia 라이브러리로, 정확성과 복잡성의 균형을 최적화합니다.

Go 언어용 멀티모달 AI 에이전트 프레임워크로, 플러그인 가능한 모델, 도구, 메모리 기능을 통해 복잡한 AI 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원합니다.

속성 부여, 특성 시각화, 개념 추출을 제공하여 복잡한 신경망 모델을 이해하는 데 도움을 주는 Python 툴킷입니다.

다중 스피커 학습과 효율적인 하드웨어 활용을 지원하는 Text-to-Speech, Singing Voice Synthesis, Singing Voice Conversion을 위한 Diffusion 기반 훈련 프레임워크입니다.