AI GitHub リポジトリの最高の場を見つける — 個人用AIアシスタントやワークフロー自動化プラットフォームから、機械学習フレームワーク、オープンソースのコーディングエージェント、モデル定義ツールまで、開発者が日常のタスクを効率化するためのリソースを見つける場です: インテリジェントアシスタントを構築したり、ワークフローを自動化したり、機械学習モデルを開発したり、ソースコードのコラボレーションを管理したりします。 AI エージェントビルダー, AIモデルとLLM, AI コーディングアシスタント, 機械学習プラットフォーム と MLOps・モデルデプロイ などのカテゴリーにわたる 314 件のAI GitHub リポジトリをご覧ください。
314 件のツール
AI GitHub リポジトリ
自分のコンピュータ上で大規模言語モデルを実行するためのオープンソースツールです。開発者は、Llama、Gemma、Qwen、DeepSeekなどのモデルを1つのコマンドでインストールし、macOS、Windows、Linux、またはDocker上でCLI、REST…Ollamaは、自分のコンピュータ上で大規模言語モデルを実行するためのオープンソースツールです。開発者は、Llama、Gemma、Qwen、DeepSeekなどのモデルを1つのコマンドでインストールし、macOS、Windows、Linux、またはDocker上でCLI、REST…
AI GitHub リポジトリで第10位AI GitHub リポジトリ
100以上の大規模言語モデル（LLM）および視覚言語モデル（VLM）の統一的かつ効率的なファインチューニングに焦点を当てたGitHubリポジトリです。AI分野の研究者や開発者のためにファインチューニングプロセスを簡素化することを目的としています。LlamaFactoryは、100以上の大規模言語モデル（LLM）および視覚言語モデル（VLM）の統一的かつ効率的なファインチューニングに焦点を当てたGitHubリポジトリです。AI分野の研究者や開発者のためにファインチューニングプロセスを簡素化することを目的としています。
AI GitHub リポジトリで第12位AI GitHub リポジトリ
PDFおよび画像文書をAIアプリケーション用の構造化データに変換するために設計された強力で軽量なOCRツールキットです。100以上の言語をサポートし、画像、PDF、および大規模言語モデルとのギャップを埋めます。PaddleOCRは、PDFおよび画像文書をAIアプリケーション用の構造化データに変換するために設計された強力で軽量なOCRツールキットです。100以上の言語をサポートし、画像、PDF、および大規模言語モデルとのギャップを埋めます。
AI GitHub リポジトリで第14位AI GitHub リポジトリ
Ultralytics YOLOにはYOLO26、YOLO11、YOLOv8が含まれており、物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、画像分類、ポーズ推定、物体追跡の機能を提供します。これはコンピュータビジョンの分野における開発者や研究者向けに設計されています。
AI GitHub リポジトリで第18位AI GitHub リポジトリ
LLM評価、可観測性、メトリクス、プロンプト管理などを提供するオープンソースのAIエンジニアリングプラットフォームです。OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDKと統合されており、AI開発のための包括的なツールキットを提供します。Langfuseは、LLM評価、可観測性、メトリクス、プロンプト管理などを提供するオープンソースのAIエンジニアリングプラットフォームです。OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDKと統合されており、AI開発のための包括的なツールキットを提供します。
AI GitHub リポジトリで第19位AI GitHub リポジトリ
prompts.chat（以前はAwesome ChatGPT Prompts）は、ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistralに対応したAIチャットモデル用のプロンプトのオープンソースライブラリです。ブラウズ、貢献、または独自のブランドと認証で自己ホストすることが無料で可能で、CLI、MCPサーバー、Claude…
AI GitHub リポジトリで第21位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデル（LLM）向けに設計された高スループットかつメモリ効率の良い推論および提供エンジンです。リソース使用を最小限に抑えつつパフォーマンスを最適化し、AIや機械学習のさまざまなアプリケーションに適しています。vllm-project/vllmは、大規模言語モデル（LLM）向けに設計された高スループットかつメモリ効率の良い推論および提供エンジンです。リソース使用を最小限に抑えつつパフォーマンスを最適化し、AIや機械学習のさまざまなアプリケーションに適しています。
AI GitHub リポジトリで第23位AI GitHub リポジトリ
GitHubでホストされているAIに特化した検索インフラストラクチャプロジェクトです。開発者がその開発に貢献し、協力的な努力を通じてAI検索機能を向上させることを可能にします。Chromaは、GitHubでホストされているAIに特化した検索インフラストラクチャプロジェクトです。開発者がその開発に貢献し、協力的な努力を通じてAI検索機能を向上させることを可能にします。
AI GitHub リポジトリで第24位AI GitHub リポジトリ
先進的なRAGとエージェント機能を統合したオープンソースのリトリーバル拡張生成（RAG）エンジンであり、大規模言語モデル（LLM）に対して堅牢なコンテキストレイヤーを提供します。AIアプリケーションを強化したい開発者向けに設計されています。RAGFlowは、先進的なRAGとエージェント機能を統合したオープンソースのリトリーバル拡張生成（RAG）エンジンであり、大規模言語モデル（LLM）に対して堅牢なコンテキストレイヤーを提供します。AIアプリケーションを強化したい開発者向けに設計されています。
AI GitHub リポジトリで第29位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデル（LLM）および拡散モデルを実行およびトレーニングするために設計されたローカルユーザーインターフェースです。Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3など、さまざまなモデルをサポートし、開発者や研究者にとってアクセスしやすいプラットフォームを提供します。unslothai/unslothは、大規模言語モデル（LLM）および拡散モデルを実行およびトレーニングするために設計されたローカルユーザーインターフェースです。Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3など、さまざまなモデルをサポートし、開発者や研究者にとってアクセスしやすいプラットフォームを提供します。
AI GitHub リポジトリで第33位AI GitHub リポジトリ
Postgresにおけるベクトル類似検索のためのオープンソースツールです。開発者は、機械学習やAI機能に依存するアプリケーションを強化するために、ベクトルデータを効率的に管理し、クエリを実行できます。pgvectorは、Postgresにおけるベクトル類似検索のためのオープンソースツールです。開発者は、機械学習やAI機能に依存するアプリケーションを強化するために、ベクトルデータを効率的に管理し、クエリを実行できます。
AI GitHub リポジトリで第35位AI GitHub リポジトリ
スケーラブルなベクトル近似最近傍（ANN）検索のために設計された高性能のクラウドネイティブベクトルデータベースであり、さまざまなアプリケーションにおける効率的なデータ取得と管理を可能にします。Milvusは、スケーラブルなベクトル近似最近傍（ANN）検索のために設計された高性能のクラウドネイティブベクトルデータベースであり、さまざまなアプリケーションにおける効率的なデータ取得と管理を可能にします。
AI GitHub リポジトリで第39位AI GitHub リポジトリ
AIを使用して人間の能力を強化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。特定の問題に対処するためのモジュラーシステムを提供し、さまざまな分野で適用可能なクラウドソースのAIプロンプトを利用します。Fabricは、AIを使用して人間の能力を強化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。特定の問題に対処するためのモジュラーシステムを提供し、さまざまな分野で適用可能なクラウドソースのAIプロンプトを利用します。
AI GitHub リポジトリで第42位AI GitHub リポジトリ
ユーザーがGPUを必要とせずに任意のハードウェア上でさまざまなモデル（LLM、ビジョン、音声、画像、動画など）を実行できるオープンソースのAIエンジンです。この柔軟性により、多様なアプリケーションにアクセス可能です。LocalAIは、ユーザーがGPUを必要とせずに任意のハードウェア上でさまざまなモデル（LLM、ビジョン、音声、画像、動画など）を実行できるオープンソースのAIエンジンです。この柔軟性により、多様なアプリケーションにアクセス可能です。
AI GitHub リポジトリで第43位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けに設計された高性能サービングフレームワークです。AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させる効率的なサービング機能を提供し、AI分野の開発者や研究者に適しています。SGLangは、大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデル向けに設計された高性能サービングフレームワークです。AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させる効率的なサービング機能を提供し、AI分野の開発者や研究者に適しています。
AI GitHub リポジトリで第53位AI GitHub リポジトリ
ローカルの大規模言語モデル（LLM）用に設計されたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。テキスト、ビジョン、ツール呼び出し機能をサポートし、OpenAIおよびAnthropicのAPIと互換性があり、100%のプライバシーを保証します。text-generation-webuiは、ローカルの大規模言語モデル（LLM）用に設計されたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。テキスト、ビジョン、ツール呼び出し機能をサポートし、OpenAIおよびAnthropicのAPIと互換性があり、100%のプライバシーを保証します。
AI GitHub リポジトリで第57位AI GitHub リポジトリ
大規模AIモデルをより手頃で迅速かつアクセスしやすくすることを目的としたプロジェクトです。AIモデルのトレーニングとデプロイメントを最適化するためのツールとフレームワークを提供し、効率性とスケーラビリティに焦点を当てています。ColossalAIは、大規模AIモデルをより手頃で迅速かつアクセスしやすくすることを目的としたプロジェクトです。AIモデルのトレーニングとデプロイメントを最適化するためのツールとフレームワークを提供し、効率性とスケーラビリティに焦点を当てています。
AI GitHub リポジトリで第60位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデルを定義し、NVIDIA GPU上での推論を最適化するためのPython APIを提供します。効率的な推論実行を調整するためのPythonおよびC++ランタイムを作成するためのコンポーネントが含まれています。TensorRT-LLMは、大規模言語モデルを定義し、NVIDIA GPU上での推論を最適化するためのPython APIを提供します。効率的な推論実行を調整するためのPythonおよびC++ランタイムを作成するためのコンポーネントが含まれています。
AI GitHub リポジトリで第64位AI GitHub リポジトリ
ニューラルネットワーク、深層学習、機械学習モデルの可視化ツールです。モデルのアーキテクチャやパラメータを探索するための直感的なインターフェースを提供し、開発者や研究者がモデルを理解し、デバッグするのを容易にします。Netronは、ニューラルネットワーク、深層学習、機械学習モデルの可視化ツールです。モデルのアーキテクチャやパラメータを探索するための直感的なインターフェースを提供し、開発者や研究者がモデルを理解し、デバッグするのを容易にします。
AI GitHub リポジトリで第69位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデル（LLM）を圧縮、デプロイ、提供するために設計されたツールキットです。開発者がLLMを効率的に管理し、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを確保するために必要なツールを提供します。LMDeployは、大規模言語モデル（LLM）を圧縮、デプロイ、提供するために設計されたツールキットです。開発者がLLMを効率的に管理し、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを確保するために必要なツールを提供します。
AI GitHub リポジトリで第73位AI GitHub リポジトリ
最先端の自然言語処理（NLP）タスクのためのシンプルなフレームワークです。テキスト分類、シーケンスラベリングなどの使いやすいインターフェースを提供し、開発者や研究者にとってアクセスしやすくなっています。Flairは、最先端の自然言語処理（NLP）タスクのためのシンプルなフレームワークです。テキスト分類、シーケンスラベリングなどの使いやすいインターフェースを提供し、開発者や研究者にとってアクセスしやすくなっています。
AI GitHub リポジトリで第75位AI GitHub リポジトリ
AIモデルの開発とデプロイを効率化するために設計されたPaddlePaddleに基づくオールインワン開発ツールです。深層学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのための包括的な機能を提供します。PaddleXは、AIモデルの開発とデプロイを効率化するために設計されたPaddlePaddleに基づくオールインワン開発ツールです。深層学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのための包括的な機能を提供します。
AI GitHub リポジトリで第77位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデル（LLM）を評価するために設計されたオープンソースのフレームワークです。開発者が評価プロセスに貢献し、LLMのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。DeepEvalは、大規模言語モデル（LLM）を評価するために設計されたオープンソースのフレームワークです。開発者が評価プロセスに貢献し、LLMのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。
AI GitHub リポジトリで第80位AI GitHub リポジトリ
小型の専門モデルを使用して企業向けRAGパイプラインを構築するために設計された統一フレームワークです。さまざまなAIモデルを統合して一貫したパイプラインを作成し、企業アプリケーションの効率性とスケーラビリティを向上させます。llmwareは、小型の専門モデルを使用して企業向けRAGパイプラインを構築するために設計された統一フレームワークです。さまざまなAIモデルを統合して一貫したパイプラインを作成し、企業アプリケーションの効率性とスケーラビリティを向上させます。
AI GitHub リポジトリで第81位AI GitHub リポジトリ
Stable Diffusion向けのマルチプラットフォームパッケージマネージャーおよび推論UIです。様々なStable Diffusion Web UIパッケージのワンクリックインストールとアップデートを提供し、拡張機能の管理、高度な機能を備えた組み込み推論インターフェースを備えています。Stability Matrixは、Stable Diffusion向けのマルチプラットフォームパッケージマネージャーおよび推論UIです。様々なStable Diffusion Web UIパッケージのワンクリックインストールとアップデートを提供し、拡張機能の管理、高度な機能を備えた組み込み推論インターフェースを備えています。
AI GitHub リポジトリで第83位AI GitHub リポジトリ
Arize Phoenixは、開発者がAIモデルを監視し評価するのを支援するために設計されたAIの可観測性と評価ツールです。モデルのパフォーマンスに関する洞察を提供し、より良い意思決定と最適化を可能にします。
AI GitHub リポジトリで第85位AI GitHub リポジトリ
AIおよび機械学習アプリケーション向けに設計されたオープンソースのフィーチャーストアです。データサイエンティストが本番環境のモデルにフィーチャーを管理および提供できるようにし、AIプロジェクトの効率性とスケーラビリティを向上させます。Feastは、AIおよび機械学習アプリケーション向けに設計されたオープンソースのフィーチャーストアです。データサイエンティストが本番環境のモデルにフィーチャーを管理および提供できるようにし、AIプロジェクトの効率性とスケーラビリティを向上させます。
AI GitHub リポジトリで第90位AI GitHub リポジトリ
AIモデルとアプリケーションのデプロイを簡素化するために設計されたオープンソースプラットフォームです。開発者は、モデル推論APIを構築し、ジョブキューを管理し、マルチモデルパイプラインを効率的に作成することができ、AIデプロイメントをアクセスしやすく、スムーズにします。BentoMLは、AIモデルとアプリケーションのデプロイを簡素化するために設計されたオープンソースプラットフォームです。開発者は、モデル推論APIを構築し、ジョブキューを管理し、マルチモデルパイプラインを効率的に作成することができ、AIデプロイメントをアクセスしやすく、スムーズにします。
AI GitHub リポジトリで第93位AI GitHub リポジトリ
オープンソースモデルを効率的に管理し活用できるGitHub上の統合ワークスペースです。開発者が協力し、さまざまなAIモデルをプロジェクトにシームレスに統合するためのプラットフォームを提供します。Mindshubは、オープンソースモデルを効率的に管理し活用できるGitHub上の統合ワークスペースです。開発者が協力し、さまざまなAIモデルをプロジェクトにシームレスに統合するためのプラットフォームを提供します。
AI GitHub リポジトリで第99位AI GitHub リポジトリ
Axolotl AI Cloudは、AIモデルの開発と展開のためのプラットフォームを提供するGitHubリポジトリです。ユーザーはAIプロジェクトに貢献し、AI研究とアプリケーションにおけるコラボレーションと革新を促進します。
AI GitHub リポジトリで第101位AI GitHub リポジトリ
デプロイ後のデータサイエンスに特化したPythonライブラリです。データサイエンティストがモデルのパフォーマンスをデプロイ後に監視・分析し、信頼性と正確性を確保するのに役立ちます。NannyMLは、デプロイ後のデータサイエンスに特化したPythonライブラリです。データサイエンティストがモデルのパフォーマンスをデプロイ後に監視・分析し、信頼性と正確性を確保するのに役立ちます。
AI GitHub リポジトリで第106位AI GitHub リポジトリ
物体検出、セグメンテーション、およびさまざまな視覚認識タスクのために設計されたプラットフォームです。Facebook Researchによって開発され、最先端のコンピュータビジョンアプリケーションを実装するための高度なツールを開発者や研究者に提供します。Detectron2は、物体検出、セグメンテーション、およびさまざまな視覚認識タスクのために設計されたプラットフォームです。Facebook Researchによって開発され、最先端のコンピュータビジョンアプリケーションを実装するための高度なツールを開発者や研究者に提供します。
AI GitHub リポジトリで第113位AI GitHub リポジトリ
機械学習の実践者向けに設計されたオープンソースのテキスト注釈ツールです。さまざまなラベリングタスクとデータ形式をサポートし、機械学習モデルとの統合のためのREST APIを提供します。doccanoは、機械学習の実践者向けに設計されたオープンソースのテキスト注釈ツールです。さまざまなラベリングタスクとデータ形式をサポートし、機械学習モデルとの統合のためのREST APIを提供します。
AI GitHub リポジトリで第116位AI GitHub リポジトリ
エージェント向けに設計されたオープンソースのAIメモリプラットフォームで、自己ホスト型のナレッジグラフエンジンを使用してセッション間で持続的な長期メモリを実現します。AIエージェントの機能を向上させたい開発者に最適です。Cogneeは、エージェント向けに設計されたオープンソースのAIメモリプラットフォームで、自己ホスト型のナレッジグラフエンジンを使用してセッション間で持続的な長期メモリを実現します。AIエージェントの機能を向上させたい開発者に最適です。
AI GitHub リポジトリで第123位AI GitHub リポジトリ
マルチモーダルAIトレーニングデータをサポートするデータラベリングおよびアノテーションのためのオープンソースプラットフォームです。3D LiDARポイントクラウド、画像、LLMデータを扱い、さまざまなAIアプリケーションに対応しています。Xtreme1は、マルチモーダルAIトレーニングデータをサポートするデータラベリングおよびアノテーションのためのオープンソースプラットフォームです。3D LiDARポイントクラウド、画像、LLMデータを扱い、さまざまなAIアプリケーションに対応しています。
AI GitHub リポジトリで第124位AI GitHub リポジトリ
FiftyOneは、高品質なデータセットと視覚的AIモデルを洗練するためのオープンソースツールです。開発者がデータセットを効率的に管理、視覚化、分析できるようにし、AIモデルのパフォーマンスを向上させます。
AI GitHub リポジトリで第128位AI GitHub リポジトリ
年齢、性別、感情、民族の検出を含む顔認識と顔の属性分析を提供するPython用の軽量ライブラリです。使いやすく、さまざまなアプリケーションに統合できるように設計されており、開発者に顔の分析のための強力なツールを提供します。DeepFaceは、年齢、性別、感情、民族の検出を含む顔認識と顔の属性分析を提供するPython用の軽量ライブラリです。使いやすく、さまざまなアプリケーションに統合できるように設計されており、開発者に顔の分析のための強力なツールを提供します。
AI GitHub リポジトリで第135位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデル（LLM）の配布と実行を単一のファイルで簡素化するために設計されたツールです。これは、GitHub上のMozilla AIコミュニティ内でのコラボレーションと開発を促進します。Llamafileは、大規模言語モデル（LLM）の配布と実行を単一のファイルで簡素化するために設計されたツールです。これは、GitHub上のMozilla AIコミュニティ内でのコラボレーションと開発を促進します。
AI GitHub リポジトリで第136位AI GitHub リポジトリ
ローカルマシンでLLaMAモデルを実行するためのGitHubプロジェクトです。開発者が広範なセットアップなしでLLaMAを試すためのアクセス可能な方法を提供し、AI愛好者や研究者に最適です。Dalaiは、ローカルマシンでLLaMAモデルを実行するためのGitHubプロジェクトです。開発者が広範なセットアップなしでLLaMAを試すためのアクセス可能な方法を提供し、AI愛好者や研究者に最適です。
AI GitHub リポジトリで第141位AI GitHub リポジトリ
AILab-CVCによって開発されたリアルタイムのオープンボキャブラリーオブジェクト検出ツールです。トレーニング中に見られなかったオブジェクトの検出を可能にすることで、さまざまなアプリケーションに対応できる柔軟性を提供します。YOLO-Worldは、AILab-CVCによって開発されたリアルタイムのオープンボキャブラリーオブジェクト検出ツールです。トレーニング中に見られなかったオブジェクトの検出を可能にすることで、さまざまなアプリケーションに対応できる柔軟性を提供します。
AI GitHub リポジトリで第142位AI GitHub リポジトリ
TTSやASRなどの音声モデルおよび統合されたマルチモーダルモデル向けに設計された高性能なサービングフレームワークです。複雑なAIモデルを効率的に展開および管理するための堅牢なサポートを提供します。SGLang-Omniは、TTSやASRなどの音声モデルおよび統合されたマルチモーダルモデル向けに設計された高性能なサービングフレームワークです。複雑なAIモデルを効率的に展開および管理するための堅牢なサポートを提供します。
AI GitHub リポジトリで第155位AI GitHub リポジトリ
LLMのファインチューニング、RAG、および評価のためのデータセット作成を効率化するために設計されたツールです。データの準備プロセスを簡素化し、大規模言語モデルを扱う開発者や研究者にとってアクセスしやすくしています。Easy-datasetは、LLMのファインチューニング、RAG、および評価のためのデータセット作成を効率化するために設計されたツールです。データの準備プロセスを簡素化し、大規模言語モデルを扱う開発者や研究者にとってアクセスしやすくしています。
AI GitHub リポジトリで第157位AI GitHub リポジトリ
MLXフレームワークを使用して大規模言語モデル（LLM）を実行するために設計されたGitHubプロジェクトです。開発者がその開発に貢献し、機能を向上させることができます。MLX LMは、MLXフレームワークを使用して大規模言語モデル（LLM）を実行するために設計されたGitHubプロジェクトです。開発者がその開発に貢献し、機能を向上させることができます。
AI GitHub リポジトリで第162位AI GitHub リポジトリ
原始人の言葉を模倣することでコーディングエージェントのトークン使用を最適化するGitHubプロジェクトです。トークン消費を65%削減し、コーディングエージェントを使用する開発者の効率を向上させます。Cavemanは、原始人の言葉を模倣することでコーディングエージェントのトークン使用を最適化するGitHubプロジェクトです。トークン消費を65%削減し、コーディングエージェントを使用する開発者の効率を向上させます。
AI GitHub リポジトリで第180位AI GitHub リポジトリ
AIエージェントハーネスの可視化とポリシーの強制を提供し、すべての実行が記録され、ランタイムの信頼性がポリシーの強制によって維持されることを保証します。これは、AIシステムの信頼性と効率を向上させるために設計されています。FailproofAIは、AIエージェントハーネスの可視化とポリシーの強制を提供し、すべての実行が記録され、ランタイムの信頼性がポリシーの強制によって維持されることを保証します。これは、AIシステムの信頼性と効率を向上させるために設計されています。
AI GitHub リポジトリで第181位AI GitHub リポジトリ
高速処理を実現するために設計された高性能のLLM推論エンジンです。大規模言語モデルに最適化されており、AI開発者や研究者に効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。TokenSpeedは、高速処理を実現するために設計された高性能のLLM推論エンジンです。大規模言語モデルに最適化されており、AI開発者や研究者に効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。
AI GitHub リポジトリで第188位AI GitHub リポジトリ
AIの可視化、監視、評価のために設計されたPython SDKです。エージェントおよびツールのトレース、マルチエージェントシステムのデバッグ、自己ホスト型ダッシュボードによる高度な分析などの機能を提供します。RagaAI Catalystは、AIの可視化、監視、評価のために設計されたPython SDKです。エージェントおよびツールのトレース、マルチエージェントシステムのデバッグ、自己ホスト型ダッシュボードによる高度な分析などの機能を提供します。
AI GitHub リポジトリで第200位AI GitHub リポジトリ
ローカル展開のために設計された高速大規模言語モデルサービングツールです。これにより、大規模言語モデルの効率的かつ迅速な推論が可能になり、AIソリューションをローカルに実装したい開発者や研究者に適しています。PowerInferは、ローカル展開のために設計された高速大規模言語モデルサービングツールです。これにより、大規模言語モデルの効率的かつ迅速な推論が可能になり、AIソリューションをローカルに実装したい開発者や研究者に適しています。
AI GitHub リポジトリで第201位AI GitHub リポジトリ
ユーザーがオープンな意思決定モデルをローカルで実行できるようにするGitHubプロジェクトです。Laya、decider、NLI、GLiClassモデルをサポートし、シームレスな統合のためのTypeSafe互換APIを提供します。Ollayaは、ユーザーがオープンな意思決定モデルをローカルで実行できるようにするGitHubプロジェクトです。Laya、decider、NLI、GLiClassモデルをサポートし、シームレスな統合のためのTypeSafe互換APIを提供します。
AI GitHub リポジトリで第213位AI GitHub リポジトリ
点群における3Dバウンディングボックスのラベリングのために設計された軽量ツールです。これは、3Dデータを扱う開発者や研究者に最適で、機械学習やコンピュータビジョンアプリケーションのために複雑なデータセットに注釈を付ける効率的な方法を提供します。labelCloudは、点群における3Dバウンディングボックスのラベリングのために設計された軽量ツールです。これは、3Dデータを扱う開発者や研究者に最適で、機械学習やコンピュータビジョンアプリケーションのために複雑なデータセットに注釈を付ける効率的な方法を提供します。
AI GitHub リポジトリで第219位AI GitHub リポジトリ
1つの4GB GPUを使用して70億パラメータの推論を可能にするGitHubプロジェクトです。限られたハードウェア上で大規模言語モデルのパフォーマンスを最適化するように設計されており、高度なAI機能をよりアクセスしやすくします。AirLLMは、1つの4GB GPUを使用して70億パラメータの推論を可能にするGitHubプロジェクトです。限られたハードウェア上で大規模言語モデルのパフォーマンスを最適化するように設計されており、高度なAI機能をよりアクセスしやすくします。
AI GitHub リポジトリで第236位AI GitHub リポジトリ
C++コアを持つ高性能なAIパイプラインエンジンです。50以上のPython拡張可能なノードをサポートし、複数のモデルプロバイダーやベクターデータベースを使用したLLMワークフローの構築、デバッグ、スケーリングを可能にします。このツールはIDEとの統合を提供し、VS Code拡張、TypeScript/Python…Rocketride Serverは、C++コアを持つ高性能なAIパイプラインエンジンです。50以上のPython拡張可能なノードをサポートし、複数のモデルプロバイダーやベクターデータベースを使用したLLMワークフローの構築、デバッグ、スケーリングを可能にします。このツールはIDEとの統合を提供し、VS Code拡張、TypeScript/Python…
AI GitHub リポジトリで第237位AI GitHub リポジトリ
効率的なデータ取得と生成のために設計された最先端のAIリトリーバルシステムです。RESTful APIを使用したエージェント型リトリーバル拡張生成（RAG）を活用しており、プロダクション環境に適しています。R2Rは、効率的なデータ取得と生成のために設計された最先端のAIリトリーバルシステムです。RESTful APIを使用したエージェント型リトリーバル拡張生成（RAG）を活用しており、プロダクション環境に適しています。
AI GitHub リポジトリで第240位AI GitHub リポジトリ
ユーザーが自分のGPU上でGLM-5.3-Flashモデルをプライベートに実行できるようにし、NVIDIAおよびAMDハードウェアの両方をサポートします。エンジン、サーバー、ダッシュボード、OpenAIおよびAnthropicと互換性のあるAPIを提供します。プロジェクトマヤは、ユーザーが自分のGPU上でGLM-5.3-Flashモデルをプライベートに実行できるようにし、NVIDIAおよびAMDハードウェアの両方をサポートします。エンジン、サーバー、ダッシュボード、OpenAIおよびAnthropicと互換性のあるAPIを提供します。
AI GitHub リポジトリで第250位AI GitHub リポジトリ
高性能AIモデルの提供のために設計されたGPUクラスター管理ツールで、vLLMやSGLangを含み、オンデマンドでSSHアクセス可能なGPUインスタンスを提供します。AIアプリケーションのためのGPUリソースの効率的な管理を促進します。GPUStackは、高性能AIモデルの提供のために設計されたGPUクラスター管理ツールで、vLLMやSGLangを含み、オンデマンドでSSHアクセス可能なGPUインスタンスを提供します。AIアプリケーションのためのGPUリソースの効率的な管理を促進します。
AI DevOps・クラウドツールで第116位AI GitHub リポジトリ
消費者ハードウェア上でQwen3.8-Flash-Nextを展開するための推論エンジンです。WindowsおよびLinuxでのワンクリックインストールをサポートし、OpenAIおよびAnthropic APIとの統合を提供し、オプションで画像入力機能も備えています。Strataは、消費者ハードウェア上でQwen3.8-Flash-Nextを展開するための推論エンジンです。WindowsおよびLinuxでのワンクリックインストールをサポートし、OpenAIおよびAnthropic APIとの統合を提供し、オプションで画像入力機能も備えています。
AIモデルとLLMで第23位AI GitHub リポジトリ
LoRAおよびDreamboothトレーニングスクリプトをGUIで提供し、拡散モデルのためにkohya-ssのトレーナーを利用しています。AIモデルに取り組む開発者や研究者向けに設計されており、モデルトレーニングの効率的なアプローチを提供します。SD-Trainerは、LoRAおよびDreamboothトレーニングスクリプトをGUIで提供し、拡散モデルのためにkohya-ssのトレーナーを利用しています。AIモデルに取り組む開発者や研究者向けに設計されており、モデルトレーニングの効率的なアプローチを提供します。
AIモデルの微調整で第96位AI GitHub リポジトリ
モバイルデバイス、ウェアラブル、スマートホームシステム、ロボット向けの量子化、カーネル、ランタイム、推論エンジンに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。さまざまなプラットフォームでのAIパフォーマンスの最適化を目指しています。Cactus Computeは、モバイルデバイス、ウェアラブル、スマートホームシステム、ロボット向けの量子化、カーネル、ランタイム、推論エンジンに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。さまざまなプラットフォームでのAIパフォーマンスの最適化を目指しています。
ロボティクスと AI ハードウェアで第21位AI GitHub リポジトリ
Laya MLXは、Laya型意思決定モデルのために設計されたネイティブランタイムで、M3 Max上で迅速な意思決定能力を提供します。テキスト生成、PyTorch、またはクラウドAPIの依存関係なしに動作し、効率的なパフォーマンスを確保します。
機械学習プラットフォームで第136位AI GitHub リポジトリ
Appleシリコン専用に設計されたローカル推論エンジンです。Appleデバイス上での効率的なモデル推論を可能にし、AIモデルをローカルで扱う開発者にとって合理的なソリューションを提供します。SplashはAppleシリコン専用に設計されたローカル推論エンジンです。Appleデバイス上での効率的なモデル推論を可能にし、AIモデルをローカルで扱う開発者にとって合理的なソリューションを提供します。
機械学習プラットフォームで第137位AI GitHub リポジトリ
AIの開発と展開を促進するために設計されたオープンソースのAIオペレーティングシステムです。開発者がAIの能力を向上させるために貢献できる協力的なプラットフォームを提供し、AI技術における革新とアクセスの向上を促進します。Sunaは、AIの開発と展開を促進するために設計されたオープンソースのAIオペレーティングシステムです。開発者がAIの能力を向上させるために貢献できる協力的なプラットフォームを提供し、AI技術における革新とアクセスの向上を促進します。
コーディングと開発で第120位AI GitHub リポジトリ
QwenやGemmaのような大規模言語モデルを微調整、評価、展開するために設計されたGitHubプロジェクトです。オープンエージェントLLMおよびVLMをサポートし、監視付き微調整と強化学習のためのツールを提供します。Oumiは、QwenやGemmaのような大規模言語モデルを微調整、評価、展開するために設計されたGitHubプロジェクトです。オープンエージェントLLMおよびVLMをサポートし、監視付き微調整と強化学習のためのツールを提供します。
機械学習プラットフォームで第145位AI GitHub リポジトリ
Kaldiとonnxruntimeを使用して音声認識、音声合成、話者の識別などを提供するオープンソースプロジェクトです。複数のプラットフォームとプログラミング言語をサポートし、オフライン機能を実現しています。Sherpa-ONNXは、Kaldiとonnxruntimeを使用して音声認識、音声合成、話者の識別などを提供するオープンソースプロジェクトです。複数のプラットフォームとプログラミング言語をサポートし、オフライン機能を実現しています。
テキスト読み上げで第71位AI GitHub リポジトリ
大規模なマルチメディアデータセットを探索するために設計されたツールです。ユーザーは、大規模なデータセットを効率的に管理および分析し、データ駆動の洞察と意思決定を促進できます。Kangasは、大規模なマルチメディアデータセットを探索するために設計されたツールです。ユーザーは、大規模なデータセットを効率的に管理および分析し、データ駆動の洞察と意思決定を促進できます。
AI GitHub リポジトリ トップ250を見るAI GitHub リポジトリ
Apple Silicon向けに設計されたLLM推論サーバーで、継続的バッチ処理とSSDキャッシングを特徴としています。macOSメニューバーから直接管理され、巨大な言語モデルを扱う開発者にとって効率的でスムーズな体験を提供します。omlxはApple Silicon向けに設計されたLLM推論サーバーで、継続的バッチ処理とSSDキャッシングを特徴としています。macOSメニューバーから直接管理され、巨大な言語モデルを扱う開発者にとって効率的でスムーズな体験を提供します。
コーディングと開発で第138位AI GitHub リポジトリ
DataGymは、画像および動画資産のアノテーションとラベリングのためのオープンソースツールです。機械学習プロジェクトのための効率的なデータ準備を促進するように設計されており、チームがデータセットを管理し、アノテーションを行うための共同プラットフォームを提供します。
AI GitHub リポジトリ トップ250を見るAI GitHub リポジトリ
誰でも利用できるように設計されたオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習モデルの構築と展開のための包括的なエコシステムを提供し、開発者や研究者が利用しやすくなっています。TensorFlowは、誰でも利用できるように設計されたオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習モデルの構築と展開のための包括的なエコシステムを提供し、開発者や研究者が利用しやすくなっています。
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🤗 Transformersは、テキスト、ビジョン、オーディオ、マルチモーダルドメインにおける最先端の機械学習モデルのために設計されたモデル定義フレームワークで、推論とトレーニングプロセスの両方を容易にします。
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C/C++におけるLLM推論に特化したGitHubリポジトリです。開発者がその開発に貢献し、機械学習アプリケーションのためにその機能を活用することができます。ggml-org/llama.cppは、C/C++におけるLLM推論に特化したGitHubリポジトリです。開発者がその開発に貢献し、機械学習アプリケーションのためにその機能を活用することができます。
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Pythonで動的ニューラルネットワークを構築するためのツールを提供するオープンソースの機械学習ライブラリであり、高速な計算のために強力なGPUアクセラレーションを活用しています。PyTorchは、Pythonで動的ニューラルネットワークを構築するためのツールを提供するオープンソースの機械学習ライブラリであり、高速な計算のために強力なGPUアクセラレーションを活用しています。
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人間のために設計されたオープンソースの深層学習ライブラリです。神経ネットワークの構築プロセスを簡素化し、開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにします。Kerasは、人間のために設計されたオープンソースの深層学習ライブラリです。神経ネットワークの構築プロセスを簡素化し、開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにします。
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Appleシリコン専用に設計された配列フレームワークで、効率的な機械学習操作を可能にします。開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにし、AIコミュニティにおけるコラボレーションと革新を促進します。MLXはAppleシリコン専用に設計された配列フレームワークで、効率的な機械学習操作を可能にします。開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにし、AIコミュニティにおけるコラボレーションと革新を促進します。
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中規模GPTモデルのトレーニングとファインチューニングのための、ミニマルかつ高性能なGitHubリポジトリです。研究者や開発者がGPTアーキテクチャを実験したり、GPT-2の結果を再現したり、カスタム言語モデルを構築したりするための、シンプルで読みやすいコードベースを提供します。nanoGPTは、中規模GPTモデルのトレーニングとファインチューニングのための、ミニマルかつ高性能なGitHubリポジトリです。研究者や開発者がGPTアーキテクチャを実験したり、GPT-2の結果を再現したり、カスタム言語モデルを構築したりするための、シンプルで読みやすいコードベースを提供します。
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大規模言語モデルをユーザー自身のデータに接続するためのオープンソースのPythonフレームワークです。コネクタ、インデックス、リトリーバルインターフェースを提供し、リトリーバル拡張生成やエージェントアプリケーションに対応しており、LlamaParseという別のドキュメント解析プラットフォームを運営する同じ会社によって維持されています。LlamaIndexは、大規模言語モデルをユーザー自身のデータに接続するためのオープンソースのPythonフレームワークです。コネクタ、インデックス、リトリーバルインターフェースを提供し、リトリーバル拡張生成やエージェントアプリケーションに対応しており、LlamaParseという別のドキュメント解析プラットフォームを運営する同じ会社によって維持されています。
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無制限OCRは、Baiduによる光学文字認識に特化したGitHubリポジトリです。一回の処理で長距離解析を導入し、OCR機能を大幅に向上させることを目指しています。このプロジェクトはオープンソースであり、OCR技術の進展に興味のある開発者からの貢献を歓迎しています。
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BunとFlashlightで構築された、JavaScriptおよびTypeScript向けの高速で微分可能なテンソルライブラリです。これにより、ソフトウェアエンジニアや研究者は、JavaScriptエコシステム内で効率的にデータセットを作成し、小規模なモデルをトレーニングし、高度なトレーニングロジックを実装できます。パフォーマンスのためにネ…Shumaiは、BunとFlashlightで構築された、JavaScriptおよびTypeScript向けの高速で微分可能なテンソルライブラリです。これにより、ソフトウェアエンジニアや研究者は、JavaScriptエコシステム内で効率的にデータセットを作成し、小規模なモデルをトレーニングし、高度なトレーニングロジックを実装できます。パフォーマンスのためにネ…
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Kubernetes上でAIシステムをデプロイ、管理、スケーリングするためのMLOpsおよびLLMOpsフレームワークです。クラウド全体での様々なモデルタイプの標準化されたデプロイを可能にし、パイプライン、自動スケーリング、マルチモデルサービングなどの機能により、モジュール式でデータ中心のアプリケーションを促進します。Seldon Coreは、Kubernetes上でAIシステムをデプロイ、管理、スケーリングするためのMLOpsおよびLLMOpsフレームワークです。クラウド全体での様々なモデルタイプの標準化されたデプロイを可能にし、パイプライン、自動スケーリング、マルチモデルサービングなどの機能により、モジュール式でデータ中心のアプリケーションを促進します。
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FaceNet論文に基づいた顔認識およびクラスタリングのためのTensorFlow実装です。ディープラーニングモデルを活用して顔の統一された埋め込みを生成し、正確な識別とグループ化を可能にします。このプロジェクトは、事前学習済みモデルとカスタム分類器をトレーニングするためのコードを提供します。FaceNetは、FaceNet論文に基づいた顔認識およびクラスタリングのためのTensorFlow実装です。ディープラーニングモデルを活用して顔の統一された埋め込みを生成し、正確な識別とグループ化を可能にします。このプロジェクトは、事前学習済みモデルとカスタム分類器をトレーニングするためのコードを提供します。
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Dynamic Graph CNNを実装した点群学習用AIモデルです。分類やセグメンテーションなどの3D点群データ処理タスクで最先端の性能を達成しています。PyTorch実装が利用可能で、実世界のシナリオにも応用されています。DGCNNは、Dynamic Graph CNNを実装した点群学習用AIモデルです。分類やセグメンテーションなどの3D点群データ処理タスクで最先端の性能を達成しています。PyTorch実装が利用可能で、実世界のシナリオにも応用されています。
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特に言語のような情報密度の高いデータに対して効果的な、効率的なシーケンスモデリングのために設計された新しい状態空間モデルアーキテクチャです。ハードウェアを意識した実装を提供し、以前のサブ二次モデルを上回り、Transformerに匹敵することを目指しています。Mambaは、特に言語のような情報密度の高いデータに対して効果的な、効率的なシーケンスモデリングのために設計された新しい状態空間モデルアーキテクチャです。ハードウェアを意識した実装を提供し、以前のサブ二次モデルを上回り、Transformerに匹敵することを目指しています。
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単変量時系列予測のためのニューラルネットワークベースのモデルです。ServiceNow Researchによって開発され、再現性のある実験結果を実現するためにN-BEATSアルゴリズムを実装しています。このリポジトリは、高度な時系列分析のためのPyTorch実装、データセットローダー、および実験設定を提供します。N-BEATSは、単変量時系列予測のためのニューラルネットワークベースのモデルです。ServiceNow Researchによって開発され、再現性のある実験結果を実現するためにN-BEATSアルゴリズムを実装しています。このリポジトリは、高度な時系列分析のためのPyTorch実装、データセットローダー、および実験設定を提供します。
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物体検出やセグメンテーションなどの密な予測タスクにおいて、Vision Transformer (ViT) の性能を向上させるAIモデルです。事前学習なしで画像固有の帰納バイアスを導入し、プレーンなViTが特殊なTransformerと同等の結果を達成できるようにすることで、様々な下流アプリケーションに適しています。ViT-Adapterは、物体検出やセグメンテーションなどの密な予測タスクにおいて、Vision Transformer (ViT) の性能を向上させるAIモデルです。事前学習なしで画像固有の帰納バイアスを導入し、プレーンなViTが特殊なTransformerと同等の結果を達成できるようにすることで、様々な下流アプリケーションに適しています。
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テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。DM-GANは、テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。
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Meta AIのLLaMA 7Bモデルを許可なく利用可能なライセンスで再現したオープンソースモデルです。RedPajamaデータセットで学習され、3B、7B、13Bのパラメータバージョンを提供し、既存のLLaMA実装にシームレスに統合するためのPyTorchおよびJAXウェイトを提供します。OpenLLaMAは、Meta AIのLLaMA 7Bモデルを許可なく利用可能なライセンスで再現したオープンソースモデルです。RedPajamaデータセットで学習され、3B、7B、13Bのパラメータバージョンを提供し、既存のLLaMA実装にシームレスに統合するためのPyTorchおよびJAXウェイトを提供します。
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GIT (Generative Image-to-text Transformer) は、Microsoft が開発したビジョンと言語タスク向けの AI モデルです。画像からテキストの説明を生成し、ビジュアル質問応答を実行できます。このモデルは、多様なアプリケーションに対応するために、さまざまな事前学習済みおよびファインチューニング済みのバージョンを提供して…
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ECCV 2020の論文「UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning」の研究コードリポジトリです。VQA、VCR、画像-テキスト検索など、様々なビジョンと言語のタスクにおけるファインチューニングと推論のためのコードを提供します。UNITER-baseおよびUNITER-largeの…UNITERは、ECCV 2020の論文「UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning」の研究コードリポジトリです。VQA、VCR、画像-テキスト検索など、様々なビジョンと言語のタスクにおけるファインチューニングと推論のためのコードを提供します。UNITER-baseおよびUNITER-largeの…
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このリポジトリは、グラフニューラルネットワーク（GNN）のためのPrincipal Neighbourhood Aggregation（PNA）の実装を提供します。PyTorch、DGL、PyTorch Geometricフレームワークをサポートし、マルチタスクおよび実世界のベンチマーク用のスクリプト、柔軟なGNNフレームワーク、比較モデルを提供します。
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このGitHubリポジトリは、DeepGCNs、DeeperGCN、GNN1000のPyTorch実装を提供します。残差接続や拡張畳み込みなどのCNNの概念を適応させることで、非常に深いグラフ畳み込みネットワークのトレーニングを可能にし、グラフニューラルネットワークの研究を促進します。
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効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。HiFi-GANは、効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。
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エンドツーエンドの音声処理のためのオープンソースツールキットです。自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声強調などのタスクに対応する包括的なレシピとツールを提供します。柔軟なフレームワークにより、ユーザーは簡単に推論を実行したり、既存のモデルをファインチューニングしたり、カスタムソリューションを実装したりできます。ESPnetは、エンドツーエンドの音声処理のためのオープンソースツールキットです。自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声強調などのタスクに対応する包括的なレシピとツールを提供します。柔軟なフレームワークにより、ユーザーは簡単に推論を実行したり、既存のモデルをファインチューニングしたり、カスタムソリューションを実装したりできます。
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Vision Transformer (ViT) リポジトリは、画像認識タスク用のモデルとコードを提供します。ImageNet および ImageNet-21k データセットで事前学習済みの Vision Transformer および MLP-Mixer アーキテクチャの実装が含まれており、JAX/Flax でのファインチューニング用コードも提供します。
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自己注意機構をフーリエ変換に置き換えた効率的なTransformerライクなエンコーダーアーキテクチャです。Google Researchによって開発され、自然言語処理タスクにおいて高性能な代替手段を提供します。このモデルはJax/Flaxで実装されており、事前学習およびファインチューニングのためにGitHubで利用可能です。FNetは、自己注意機構をフーリエ変換に置き換えた効率的なTransformerライクなエンコーダーアーキテクチャです。Google Researchによって開発され、自然言語処理タスクにおいて高性能な代替手段を提供します。このモデルはJax/Flaxで実装されており、事前学習およびファインチューニングのためにGitHubで利用可能です。
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テキストの範囲（スパン）の表現と予測に焦点を当てることで、事前学習の改善を目指すAIモデルです。HuggingFace BERTフォーマットと互換性のある、事前学習済みのベースモデルとラージモデルを提供します。このリポジトリには、質問応答や関係抽出を含む様々なNLPタスクでSpanBERTを使用および評価するためのコードが含まれています。SpanBERTは、テキストの範囲（スパン）の表現と予測に焦点を当てることで、事前学習の改善を目指すAIモデルです。HuggingFace BERTフォーマットと互換性のある、事前学習済みのベースモデルとラージモデルを提供します。このリポジトリには、質問応答や関係抽出を含む様々なNLPタスクでSpanBERTを使用および評価するためのコードが含まれています。
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視覚的にリッチなドキュメントの理解と情報抽出のためのマルチモーダル事前学習モデルです。テキスト、レイアウト、画像情報を組み合わせて、フォームやレシートの理解などのタスクで最先端の結果を達成します。このモデルは、多言語サポートを含む、さまざまなサイズとバージョンで利用可能です。LayoutLMは、視覚的にリッチなドキュメントの理解と情報抽出のためのマルチモーダル事前学習モデルです。テキスト、レイアウト、画像情報を組み合わせて、フォームやレシートの理解などのタスクで最先端の結果を達成します。このモデルは、多言語サポートを含む、さまざまなサイズとバージョンで利用可能です。
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シーケンス・トゥ・シーケンスの言語生成タスクのための事前学習手法です。エンコーダーがデコーダーで予測するために文の断片をマスクし、ニューラル機械翻訳やテキスト要約などのタスクを強化します。このコードベースは、Fairseqに基づいた様々なアプリケーションをサポートしています。MASSは、シーケンス・トゥ・シーケンスの言語生成タスクのための事前学習手法です。エンコーダーがデコーダーで予測するために文の断片をマスクし、ニューラル機械翻訳やテキスト要約などのタスクを強化します。このコードベースは、Fairseqに基づいた様々なアプリケーションをサポートしています。
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自然言語生成に焦点を当てたMSRA NLCチームの研究プロジェクトです。将来情報、共同生成・ランク学習、拡散ベースのテキスト生成などの事前学習済みモデルの公式実装を提供しています。プロジェクトはGitHubでホストされています。ProphetNetは、自然言語生成に焦点を当てたMSRA NLCチームの研究プロジェクトです。将来情報、共同生成・ランク学習、拡散ベースのテキスト生成などの事前学習済みモデルの公式実装を提供しています。プロジェクトはGitHubでホストされています。
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計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。Funnel-Transformerは、計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。
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スパンベースの動的畳み込みを特徴とする新しいアーキテクチャを持つ、言語モデルの事前学習のためのオープンソースAIモデルです。このGitHubリポジトリには、V100 GPUでテストされたConvBERTモデルの事前学習およびファインチューニング用のコードが含まれており、TensorFlowでの使用方法も記載されています。ConvBERTは、スパンベースの動的畳み込みを特徴とする新しいアーキテクチャを持つ、言語モデルの事前学習のためのオープンソースAIモデルです。このGitHubリポジトリには、V100 GPUでテストされたConvBERTモデルの事前学習およびファインチューニング用のコードが含まれており、TensorFlowでの使用方法も記載されています。
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BERTやXLNetを改良した言語理解タスク向けの新しい事前学習手法です。様々な事前学習モデルの統一的な実装を提供し、GLUEやSQuADなどの多様な言語理解タスクにおける事前学習およびファインチューニング用のコードをサポートします。MPNetは、BERTやXLNetを改良した言語理解タスク向けの新しい事前学習手法です。様々な事前学習モデルの統一的な実装を提供し、GLUEやSQuADなどの多様な言語理解タスクにおける事前学習およびファインチューニング用のコードをサポートします。
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このリポジトリは、ICLR'2022で発表された研究論文「How Attentive are Graph Attention Networks?」の公式コード実装を提供します。PyTorch Geometric、DGL、TensorFlow GNNを含む複数のフレームワークで、GATv2の再現可能な実験とコードを提供します。
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リンク予測問題を部分グラフ分類タスクに変換する新しいフレームワークです。h-ホップ包囲部分グラフとノード情報行列を抽出し、それらをグラフニューラルネットワークに入力します。SEALは、グラフ構造と潜在的/明示的なノード特徴の両方から同時に学習し、正確なリンク予測を行います。SEALは、リンク予測問題を部分グラフ分類タスクに変換する新しいフレームワークです。h-ホップ包囲部分グラフとノード情報行列を抽出し、それらをグラフニューラルネットワークに入力します。SEALは、グラフ構造と潜在的/明示的なノード特徴の両方から同時に学習し、正確なリンク予測を行います。
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大規模グラフ上でディープグラフニューラルネットワーク（GNN）をトレーニングするための柔軟なフレームワークです。グラフサンプリングを用いた革新的なミニバッチトレーニング手法を導入し、従来のレイヤーサンプリング技術と比較して精度、効率、スケーラビリティを向上させています。複数のGNNアーキテクチャとサンプラーをサポートします。GraphSAINTは、大規模グラフ上でディープグラフニューラルネットワーク（GNN）をトレーニングするための柔軟なフレームワークです。グラフサンプリングを用いた革新的なミニバッチトレーニング手法を導入し、従来のレイヤーサンプリング技術と比較して精度、効率、スケーラビリティを向上させています。複数のGNNアーキテクチャとサンプラーをサポートします。
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高解像度画像生成のために設計されたTransformerベースの敵対的生成ネットワーク（GAN）です。Swin Transformerと新しいダブルアテンションメカニズムを活用し、計算効率とモデリング能力のバランスを取り、最大1024x1024の解像度で優れた結果を達成します。StyleSwinは、高解像度画像生成のために設計されたTransformerベースの敵対的生成ネットワーク（GAN）です。Swin Transformerと新しいダブルアテンションメカニズムを活用し、計算効率とモデリング能力のバランスを取り、最大1024x1024の解像度で優れた結果を達成します。
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ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。Voiceboxは、ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。
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PyTorch実装のTabNet論文、表形式データ学習のための注意深く解釈可能なアプローチを提供します。分類、回帰、マルチタスク学習をサポートし、半教師あり事前学習やオンザフライデータ拡張などの機能を備えています。このライブラリは、使いやすさと本番環境への対応を目的として設計されています。
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表形式データ向けのディープラーニング用Pythonライブラリです。これは、オブリーバブルで微分可能な決定木のアンサンブルを実装しており、構造化データモデリングへの新しいアプローチを提供します。NODEは、表形式データセットにディープラーニングアーキテクチャを活用し、従来…Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE) は、表形式データ向けのディープラーニング用Pythonライブラリです。これは、オブリーバブルで微分可能な決定木のアンサンブルを実装しており、構造化データモデリングへの新しいアプローチを提供します。NODEは、表形式データセットにディープラーニングアーキテクチャを活用し、従来…
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このGitHubリポジトリは、NeurIPS 2021の論文「Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data」の公式実装を提供します。表形式データのためのディープラーニングアーキテクチャを探求し、MLPライクなモデルを強力なベースラインとして強調し、Transformerアーキテクチャの強力な適応であるFT-…
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このリポジトリは、表形式データ向けの改良型ニューラルネットワークを設計したSAINTモデルの公式PyTorch実装を提供します。行アテンションと対照的事前学習技術を活用してパフォーマンスを向上させています。このコードは、回帰、二項分類、多クラス分類タスクをサポートし、表形式データの問題に対する堅牢なソリューションを提供します。
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完全畳み込みネットワークを活用した領域ベースの物体検出フレームワークであり、高精度かつ効率的な画像解析を実現します。画像全体で計算を共有することで、ResNetのような強力な分類器バックボーンの採用を可能にし、物体検出能力を向上させます。R-FCNは、完全畳み込みネットワークを活用した領域ベースの物体検出フレームワークであり、高精度かつ効率的な画像解析を実現します。画像全体で計算を共有することで、ResNetのような強力な分類器バックボーンの採用を可能にし、物体検出能力を向上させます。
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視覚認識におけるディープ畳み込みネットワークのためのSpatial Pyramid Poolingアルゴリズムの再実装です。2014年のECCV論文の物体検出結果を再現することを目指し、コード公開の容易さからCaffeを利用しています。本プロジェクトは、モデルのトレーニングとファインチューニングのためのコードを提供します。SPP_netは、視覚認識におけるディープ畳み込みネットワークのためのSpatial Pyramid Poolingアルゴリズムの再実装です。2014年のECCV論文の物体検出結果を再現することを目指し、コード公開の容易さからCaffeを利用しています。本プロジェクトは、モデルのトレーニングとファインチューニングのためのコードを提供します。
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チャネルごとの特徴応答を適応的に再調整する深層学習モデルアーキテクチャです。チャネル間の相互依存性を明示的にモデル化することでパフォーマンスを向上させ、画像分類タスクの精度を改善します。実装は Caffe で提供されています。Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) は、チャネルごとの特徴応答を適応的に再調整する深層学習モデルアーキテクチャです。チャネル間の相互依存性を明示的にモデル化することでパフォーマンスを向上させ、画像分類タスクの精度を改善します。実装は Caffe で提供されています。
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ShuffleNet シリーズリポジトリは、モバイルデバイスやリソースが制約された環境向けに設計された、非常に効率的な畳み込みニューラルネットワークモデルのコレクションを提供します。これには、ニューラルアーキテクチャ検索や物体検出バックボーン用のツールと共に、ShuffleNetV1、ShuffleNetV2、および特殊なバリアントなどの様々なバージョンが含…
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このリポジトリは、画像認識タスク用の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるConvMixerの実装を提供します。論文「Patches Are All You Need? 🤷」に基づいており、評価用の事前学習済みモデルの重みと、ImageNet-1kやCIFAR-10などのデータセットでのトレーニング用コードが含まれています。
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ImageNetで高い精度を達成する、強力かつシンプルなConvNetアーキテクチャです。VGGスタイルの設計に再パラメータ化技術を採用し、効率的な推論を可能にします。このプロジェクトでは、事前学習済みモデル、トレーニングコード、および様々なコンピュータビジョンタスクのためのサンプルを提供しています。RepVGGは、ImageNetで高い精度を達成する、強力かつシンプルなConvNetアーキテクチャです。VGGスタイルの設計に再パラメータ化技術を採用し、効率的な推論を可能にします。このプロジェクトでは、事前学習済みモデル、トレーニングコード、および様々なコンピュータビジョンタスクのためのサンプルを提供しています。
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Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…Vision GNN (ViG) は、Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…
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Deformable Convolutional Networks (DCN) は、畳み込みカーネルのサンプリングオフセットを適応的に学習することで、ディープラーニングモデルを強化します。これにより、ネットワークは幾何学的変換やオブジェクトの変形をより良く捉えることができ、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなどのタスクでパフォーマンスが向上し…
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研究論文「Skip-Thought Vectors」に基づいたSent2Vecエンコーダーとトレーニングコードを提供します。これにより、文の密なベクトル表現を生成でき、様々な自然言語処理タスクに活用できます。コードはPythonで実装されており、セットアップと実行には特定の依存関係が必要です。Skip-Thought Vectorsは、研究論文「Skip-Thought Vectors」に基づいたSent2Vecエンコーダーとトレーニングコードを提供します。これにより、文の密なベクトル表現を生成でき、様々な自然言語処理タスクに活用できます。コードはPythonで実装されており、セットアップと実行には特定の依存関係が必要です。
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この GitHub リポジトリは、条件付き画像生成のための公式 Chainer 実装を提供します。敵対的生成ネットワーク（GAN）にスペクトル正規化とプロジェクション識別器を活用しています。ImageNet、犬、猫の画像などのデータセットでの学習、評価、画像生成のためのコードを含みます。
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このリポジトリは、MADE (Masked Autoencoder Density Estimation) の PyTorch 実装を提供します。MLP の接続をマスキングすることで、オートエンコーダーを自己回帰型密度モデルに変換できます。このコードは、二値化 MNIST の例とともに、効率的な尤度評価とサンプリングを可能にします。
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大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。StyleGAN-XLは、大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。
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DimeNetおよびDimeNet++は、分子グラフ向けの高度なニューラルネットワークモデルであり、方向性メッセージパッシングに焦点を当てています。ICLR 2020およびNeurIPS-W 2020で提案されたこれらのモデルは、分子特性の効率的かつ正確な予測を提供し、DimeNet++は前身モデルよりも大幅に高速かつ高精度です。
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時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。LSTNetは、時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。
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分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。Autoformerは、分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。
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Informer2020 GitHubリポジトリは、効率的な長系列時系列予測のために設計されたInformerモデルのPyTorch実装を提供します。ProbSparse Attentionを特徴とし、自己注意スコアのロングテール分布を処理することで、複雑な予測タスクに対する高度なソリューションを提供します。
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効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。FEDformerは、効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。
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「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。LTSF-Linearは、「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。
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このリポジトリは、「Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks」論文で詳述されている強化学習実験のためのコードを提供します。これにより、研究者や開発者は、RLコンテキストにおける深層ニューラルネットワークの高速適応のためのメタ学習技術を探求できます。
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このリポジトリには、NeurIPS 2017 の論文「Few-shot Learningのためのプロトタイプネットワーク」のコードが含まれています。少数の例からモデルを学習可能にする、新しい少数学習アプローチの実装を提供します。
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このリポジトリは、CVPR 2018の論文「Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning」のPyTorchコードを提供します。Few-Shot Learningの側面に焦点を当て、Omniglotやmini-Imagenetなどのデータセットでのモデルのトレーニングとテストの実装を提供…
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このGitHubリポジトリには、「When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization」論文のコードが含まれています。モデルベースのポリシー最適化アルゴリズムの実装を提供し、研究者や開発者が実験を再現し、強化学習の研究をさらに発展させることを可能にします。
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このリポジトリには、「Probabilistic Dynamics Models を用いた少数の試行での深層強化学習」に関する実験コードが含まれています。PETS アルゴリズムを実装しており、不確実性を考慮した深層ネットワークのダイナミクスモデルと、サンプリングベースの不確実性伝播を組み合わせることで、RL タスクにおける効率的なサンプル学習を実現します。
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このプロジェクトは、Relational Graph Convolutional Networks（R-GCN）の Keras ベースの実装を提供します。有向リレーショナルグラフ上での半教師ありノード分類向けに設計されています。論文「Modeling Relational Data with Graph Convolutional…
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Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。CompGCNは、Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。
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このリポジトリは、「Simple and Deep Graph Convolutional Networks」（GCNII）モデルのPyTorch実装を提供します。ベンチマークグラフデータセットでの半教師あり学習および全教師あり学習の結果を再現するためのコードと、PyTorch Geometricの参照実装が含まれています。
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このGitHubリポジトリは、"Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank"論文で紹介されたPPNPおよびAPPNPモデルのTensorFlowおよびPyTorch実装を提供します。結果の再現コードや、グラフベースの機械学習プロジェクトへの簡単な統合例が含ま…
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このリポジトリは、論文「Simplifying Graph Convolutional Networks」の公式実装を提供します。非線形性を取り除き、重み行列を一つにまとめることで、合理化された Graph Convolutional Network（GCN）モデルを実現。線形モデルでありながら、学習時間を大幅に短縮しつつ、競争力のある性能を達成します。
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グラフ学習を連続的な拡散プロセスとして扱うグラフニューラルネットワーク（GNN）のための Python コードを提供するオープンソースプロジェクトです。GRAND および BLEND モデルを実装し、過平滑化や深さの制限といった一般的なグラフ学習の課題に対処するための新しいアプローチを提供します。Graph Neural PDEs は、グラフ学習を連続的な拡散プロセスとして扱うグラフニューラルネットワーク（GNN）のための Python コードを提供するオープンソースプロジェクトです。GRAND および BLEND モデルを実装し、過平滑化や深さの制限といった一般的なグラフ学習の課題に対処するための新しいアプローチを提供します。
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本ブログ記事では、最新のホップフィールドネットワークに基づいた新しいPyTorchホップフィールド層を紹介します。これは、古典的なホップフィールドネットワークを連続的な状態とパターンに一般化し、指数関数的な記憶容量と高速な収束を提供します。更新ルールはTransformerの自己注意機構と同等であることが示されており、新しい深層学習アーキテクチャを可能にしま…
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ゲームにおける強化学習研究のための包括的なフレームワークです。多様なゲームタイプ（シンプルなボードゲームから複雑なマルチエージェントシナリオまで）で汎用AIエージェントの開発とテストを行うための環境とアルゴリズムのコレクションを提供します。C++とPythonの両方の統合をサポートしています。OpenSpielは、ゲームにおける強化学習研究のための包括的なフレームワークです。多様なゲームタイプ（シンプルなボードゲームから複雑なマルチエージェントシナリオまで）で汎用AIエージェントの開発とテストを行うための環境とアルゴリズムのコレクションを提供します。C++とPythonの両方の統合をサポートしています。
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動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。Temporal Graph Networks (TGNs) は、動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。
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因子分解モデルのためのオープンソース深層学習ツールキットであり、特にeXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) モデルのソースコードを公開しています。深層推薦システムや因子分解ベースの機械学習タスクの基盤を提供することを目的としています。xDeepFMは、因子分解モデルのためのオープンソース深層学習ツールキットであり、特にeXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) モデルのソースコードを公開しています。深層推薦システムや因子分解ベースの機械学習タスクの基盤を提供することを目的としています。
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このGitHubリポジトリは、Attentional Factorization Machine (AFM) モデルのTensorFlow実装を提供します。これにより、ユーザーは注意ネットワークを通じて特徴量の相互作用の重みを学習する推薦システムなどのタスクに対してAFMをトレーニングおよび評価できます。プロジェクトには、コード、データ例、および迅速なセット…
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推薦システム向けに設計されたシンプルなグラフ畳み込みネットワークです。協調フィルタリングにおける本質的な近傍集約コンポーネントに焦点を当て、インタラクションデータからユーザーとアイテムの表現を効率的かつ効果的に学習するアプローチを提供します。LightGCNは、推薦システム向けに設計されたシンプルなグラフ畳み込みネットワークです。協調フィルタリングにおける本質的な近傍集約コンポーネントに焦点を当て、インタラクションデータからユーザーとアイテムの表現を効率的かつ効果的に学習するアプローチを提供します。
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グラフニューラルネットワークを活用した推薦フレームワークです。ユーザー・アイテムの二部グラフにおける高次の接続性を明示的にエンコードし、埋め込み伝播を実行することで協調フィルタリング信号を表現します。この実装は、SIGIR 2019 の論文に基づいています。Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF) は、グラフニューラルネットワークを活用した推薦フレームワークです。ユーザー・アイテムの二部グラフにおける高次の接続性を明示的にエンコードし、埋め込み伝播を実行することで協調フィルタリング信号を表現します。この実装は、SIGIR 2019 の論文に基づいています。
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PyTorch、TensorFlow、JAX向けの一般的なモデル圧縮技術を提供するオープンソースのPythonライブラリです。LLMおよびVLM向けの高度な量子化をサポートし、広範なテストを通じて様々なIntelハードウェアおよびその他のプラットフォームでのパフォーマンスを最適化します。Intel® Neural Compressorは、PyTorch、TensorFlow、JAX向けの一般的なモデル圧縮技術を提供するオープンソースのPythonライブラリです。LLMおよびVLM向けの高度な量子化をサポートし、広範なテストを通じて様々なIntelハードウェアおよびその他のプラットフォームでのパフォーマンスを最適化します。
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研究者や学術関係者の生産性向上を目的としたAI搭載ライティングアシスタントです。ワークフローに統合され、文章の生成、整理、推敲を支援し、学術執筆プロセスを効率化し、管理タスクに費やす時間を削減することを目指しています。このツールは、学術的な成果物の作成をサポートすることに重点を置いています。Elephasは、研究者や学術関係者の生産性向上を目的としたAI搭載ライティングアシスタントです。ワークフローに統合され、文章の生成、整理、推敲を支援し、学術執筆プロセスを効率化し、管理タスクに費やす時間を削減することを目指しています。このツールは、学術的な成果物の作成をサポートすることに重点を置いています。
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Javaで書かれたオープンソースのニューラルネットワークフレームワークです。様々なアプリケーションにおける人工ニューラルネットワークの開発と実装を簡素化します。このフレームワークは、ニューラルネットワークの設計、トレーニング、テストのための使いやすいAPIとツールを提供し、初心者から経験豊富な開発者までアクセスしやすくしています。NeurophはJavaで書かれたオープンソースのニューラルネットワークフレームワークです。様々なアプリケーションにおける人工ニューラルネットワークの開発と実装を簡素化します。このフレームワークは、ニューラルネットワークの設計、トレーニング、テストのための使いやすいAPIとツールを提供し、初心者から経験豊富な開発者までアクセスしやすくしています。
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ソースコードと自然言語でトレーニングされた大規模言語モデルです。コード生成、補完、テキスト生成タスクに優れています。このリポジトリは、ファインチューニングと推論のためのリソースを提供し、開発者がその機能をさまざまなアプリケーションに統合できるようにします。StarCoderは、ソースコードと自然言語でトレーニングされた大規模言語モデルです。コード生成、補完、テキスト生成タスクに優れています。このリポジトリは、ファインチューニングと推論のためのリソースを提供し、開発者がその機能をさまざまなアプリケーションに統合できるようにします。
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大規模言語とビジョン機能を組み合わせたビジュアル指示チューニングモデルです。GPT-4Vレベルのパフォーマンスを目指し、マルチモーダルな理解とインタラクションを可能にします。このプロジェクトは、研究者や開発者向けにコード、モデル、リソースを提供します。LLaVAは、大規模言語とビジョン機能を組み合わせたビジュアル指示チューニングモデルです。GPT-4Vレベルのパフォーマンスを目指し、マルチモーダルな理解とインタラクションを可能にします。このプロジェクトは、研究者や開発者向けにコード、モデル、リソースを提供します。
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多言語対応のテキストから画像への潜在拡散モデルです。テキストから画像への変換、画像から画像への変換、インペインティングなど、高度な画像生成機能を提供します。ControlNetをサポートしており、画像生成の制御を強化し、強力なエンコーダーを使用してテキストと画像の理解を向上させ、より美しい出力を実現します。Kandinsky 2は、多言語対応のテキストから画像への潜在拡散モデルです。テキストから画像への変換、画像から画像への変換、インペインティングなど、高度な画像生成機能を提供します。ControlNetをサポートしており、画像生成の制御を強化し、強力なエンコーダーを使用してテキストと画像の理解を向上させ、より美しい出力を実現します。
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