최고의 머신러닝 및 데이터 사이언스 AI GitHub 저장소

Ollama

AI GitHub 저장소

#10

사용자의 컴퓨터에서 대형 언어 모델을 실행하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 개발자는 Llama, Gemma, Qwen 및 DeepSeek와 같은 모델을 단일 명령으로 설치한 후, macOS, Windows, Linux 또는 Docker에서 CLI, REST API 또는 공식 Python 및…Ollama는 사용자의 컴퓨터에서 대형 언어 모델을 실행하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 개발자는 Llama, Gemma, Qwen 및 DeepSeek와 같은 모델을 단일 명령으로 설치한 후, macOS, Windows, Linux 또는 Docker에서 CLI, REST API 또는 공식 Python 및…

LlamaFactory

AI GitHub 저장소

#12

100개 이상의 대형 언어 모델(LLM) 및 비전-언어 모델(VLM)의 통합 및 효율적 미세 조정에 중점을 둔 GitHub 저장소입니다. AI 분야의 연구자와 개발자들이 미세 조정 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.LlamaFactory는 100개 이상의 대형 언어 모델(LLM) 및 비전-언어 모델(VLM)의 통합 및 효율적 미세 조정에 중점을 둔 GitHub 저장소입니다. AI 분야의 연구자와 개발자들이 미세 조정 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.

PaddleOCR

AI GitHub 저장소

#14

PDF 및 이미지 문서를 AI 애플리케이션을 위한 구조화된 데이터로 변환하도록 설계된 강력하고 경량의 OCR 툴킷입니다. 100개 이상의 언어를 지원하며 이미지, PDF 및 대형 언어 모델 간의 간극을 메워줍니다.PaddleOCR는 PDF 및 이미지 문서를 AI 애플리케이션을 위한 구조화된 데이터로 변환하도록 설계된 강력하고 경량의 OCR 툴킷입니다. 100개 이상의 언어를 지원하며 이미지, PDF 및 대형 언어 모델 간의 간극을 메워줍니다.

Ultralytics YOLO

AI GitHub 저장소

#18

객체 탐지, 인스턴스 분할, 의미론적 분할, 이미지 분류, 포즈 추정 및 객체 추적 기능을 제공하는 YOLO26, YOLO11 및 YOLOv8을 포함합니다. 이는 컴퓨터 비전 분야의 개발자와 연구자를 위해 설계되었습니다.Ultralytics YOLO는 객체 탐지, 인스턴스 분할, 의미론적 분할, 이미지 분류, 포즈 추정 및 객체 추적 기능을 제공하는 YOLO26, YOLO11 및 YOLOv8을 포함합니다. 이는 컴퓨터 비전 분야의 개발자와 연구자를 위해 설계되었습니다.

Langfuse

AI GitHub 저장소

#19

LLM 평가, 관찰 가능성, 메트릭, 프롬프트 관리 등을 제공하는 오픈 소스 AI 엔지니어링 플랫폼입니다. OpenTelemetry, LangChain 및 OpenAI SDK와 통합되어 AI 개발을 위한 종합적인 도구 키트를 제공합니다.Langfuse는 LLM 평가, 관찰 가능성, 메트릭, 프롬프트 관리 등을 제공하는 오픈 소스 AI 엔지니어링 플랫폼입니다. OpenTelemetry, LangChain 및 OpenAI SDK와 통합되어 AI 개발을 위한 종합적인 도구 키트를 제공합니다.

prompts.chat

AI GitHub 저장소

#21

ChatGPT, Claude, Gemini, Llama 및 Mistral과 호환되는 AI 채팅 모델을 위한 프롬프트의 오픈 소스 라이브러리입니다. 무료로 탐색하고 기여하거나 자체 브랜드 및 인증으로 호스팅할 수 있으며, CLI, MCP 서버 및…prompts.chat (이전 Awesome ChatGPT Prompts)는 ChatGPT, Claude, Gemini, Llama 및 Mistral과 호환되는 AI 채팅 모델을 위한 프롬프트의 오픈 소스 라이브러리입니다. 무료로 탐색하고 기여하거나 자체 브랜드 및 인증으로 호스팅할 수 있으며, CLI, MCP 서버 및…

vLLM

AI GitHub 저장소

#23

대형 언어 모델(LLM)을 위해 설계된 고속 및 메모리 효율적인 추론 및 서비스 엔진입니다. 성능을 최적화하면서 자원 사용을 최소화하여 AI 및 머신 러닝의 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.vllm-project/vllm은 대형 언어 모델(LLM)을 위해 설계된 고속 및 메모리 효율적인 추론 및 서비스 엔진입니다. 성능을 최적화하면서 자원 사용을 최소화하여 AI 및 머신 러닝의 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

Chroma

AI GitHub 저장소

#25

GitHub에서 호스팅되는 AI 중심의 검색 인프라 프로젝트입니다. 개발자들이 협력하여 AI 검색 기능을 향상시키고 개발에 기여할 수 있도록 합니다.Chroma는 GitHub에서 호스팅되는 AI 중심의 검색 인프라 프로젝트입니다. 개발자들이 협력하여 AI 검색 기능을 향상시키고 개발에 기여할 수 있도록 합니다.

RAGFlow

AI GitHub 저장소

#30

고급 RAG와 에이전트 기능을 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 강력한 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다. AI 애플리케이션을 향상시키고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.RAGFlow는 고급 RAG와 에이전트 기능을 통합하여 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 강력한 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다. AI 애플리케이션을 향상시키고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

Postgres에서 벡터 유사성 검색을 위한 오픈 소스 도구입니다. 개발자들이 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있도록 하여, 머신 러닝 및 AI 기능에 의존하는 애플리케이션을 향상시킵니다.pgvector는 Postgres에서 벡터 유사성 검색을 위한 오픈 소스 도구입니다. 개발자들이 벡터 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리할 수 있도록 하여, 머신 러닝 및 AI 기능에 의존하는 애플리케이션을 향상시킵니다.

Unsloth

AI GitHub 저장소

#39

대규모 언어 모델(LLM) 및 확산 모델을 실행하고 훈련하기 위해 설계된 로컬 사용자 인터페이스입니다. Qwen3.8, Kimi K3, MiniMax-H3 등 다양한 모델을 지원하며, 개발자와 연구자에게 접근 가능한 플랫폼을 제공합니다.unslothai/unsloth는 대규모 언어 모델(LLM) 및 확산 모델을 실행하고 훈련하기 위해 설계된 로컬 사용자 인터페이스입니다. Qwen3.8, Kimi K3, MiniMax-H3 등 다양한 모델을 지원하며, 개발자와 연구자에게 접근 가능한 플랫폼을 제공합니다.

Milvus - 고성능 벡터 데이터베이스

AI GitHub 저장소

#40

확장 가능한 벡터 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 위해 설계된 고성능 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스로, 다양한 애플리케이션을 위한 효율적인 데이터 검색 및 관리를 가능하게 합니다.Milvus는 확장 가능한 벡터 근사 최근접 이웃(ANN) 검색을 위해 설계된 고성능 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스로, 다양한 애플리케이션을 위한 효율적인 데이터 검색 및 관리를 가능하게 합니다.

패브릭 AI 프레임워크

AI GitHub 저장소

#43

AI를 사용하여 인간의 능력을 증강하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 다양한 도메인에서 적용 가능한 크라우드소싱된 AI 프롬프트 세트를 통해 특정 문제를 해결하기 위한 모듈형 시스템을 제공합니다.패브릭은 AI를 사용하여 인간의 능력을 증강하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 다양한 도메인에서 적용 가능한 크라우드소싱된 AI 프롬프트 세트를 통해 특정 문제를 해결하기 위한 모듈형 시스템을 제공합니다.

LocalAI

AI GitHub 저장소

#44

사용자가 GPU 없이 모든 하드웨어에서 LLM, 비전, 음성, 이미지 및 비디오를 포함한 다양한 모델을 실행할 수 있도록 하는 오픈 소스 AI 엔진입니다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.LocalAI는 사용자가 GPU 없이 모든 하드웨어에서 LLM, 비전, 음성, 이미지 및 비디오를 포함한 다양한 모델을 실행할 수 있도록 하는 오픈 소스 AI 엔진입니다. 이러한 유연성 덕분에 다양한 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.

SGLang

AI GitHub 저장소

#53

대형 언어 모델과 다중 모달 모델을 위해 설계된 고성능 서빙 프레임워크입니다. AI 애플리케이션의 성능을 향상시키는 효율적인 서빙 기능을 제공하여 AI 분야의 개발자와 연구자에게 적합합니다.SGLang은 대형 언어 모델과 다중 모달 모델을 위해 설계된 고성능 서빙 프레임워크입니다. AI 애플리케이션의 성능을 향상시키는 효율적인 서빙 기능을 제공하여 AI 분야의 개발자와 연구자에게 적합합니다.

text-generation-webui

AI GitHub 저장소

#57

로컬 대형 언어 모델(LLM)을 위해 설계된 오픈 소스 데스크톱 애플리케이션입니다. 텍스트, 비전 및 도구 호출 기능을 지원하며, OpenAI 및 Anthropic API와 호환되어 100% 프라이버시를 보장합니다.text-generation-webui는 로컬 대형 언어 모델(LLM)을 위해 설계된 오픈 소스 데스크톱 애플리케이션입니다. 텍스트, 비전 및 도구 호출 기능을 지원하며, OpenAI 및 Anthropic API와 호환되어 100% 프라이버시를 보장합니다.

TensorRT-LLM

AI GitHub 저장소

#63

대형 언어 모델을 정의하고 NVIDIA GPU에서 추론을 최적화하기 위한 Python API를 제공합니다. 이 도구는 효율적인 추론 실행을 조율하기 위해 Python 및 C++ 런타임을 생성하는 구성 요소를 포함합니다.TensorRT-LLM은 대형 언어 모델을 정의하고 NVIDIA GPU에서 추론을 최적화하기 위한 Python API를 제공합니다. 이 도구는 효율적인 추론 실행을 조율하기 위해 Python 및 C++ 런타임을 생성하는 구성 요소를 포함합니다.

ColossalAI

AI GitHub 저장소

#65

대규모 AI 모델을 보다 저렴하고 빠르며 접근 가능하게 만들기 위한 프로젝트입니다. AI 모델 훈련 및 배포를 최적화하기 위한 도구와 프레임워크를 제공하며, 효율성과 확장성에 중점을 두고 있습니다.ColossalAI는 대규모 AI 모델을 보다 저렴하고 빠르며 접근 가능하게 만들기 위한 프로젝트입니다. AI 모델 훈련 및 배포를 최적화하기 위한 도구와 프레임워크를 제공하며, 효율성과 확장성에 중점을 두고 있습니다.

Netron Visualizer

AI GitHub 저장소

#69

신경망, 딥러닝 및 머신러닝 모델을 시각화하는 도구입니다. 모델 아키텍처와 매개변수를 탐색할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공하여 개발자와 연구자가 모델을 이해하고 디버깅하는 데 도움을 줍니다.Netron은 신경망, 딥러닝 및 머신러닝 모델을 시각화하는 도구입니다. 모델 아키텍처와 매개변수를 탐색할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공하여 개발자와 연구자가 모델을 이해하고 디버깅하는 데 도움을 줍니다.

LMDeploy

AI GitHub 저장소

#72

대형 언어 모델(LLM)을 압축, 배포 및 제공하기 위해 설계된 툴킷입니다. 개발자에게 LLM을 효율적으로 관리할 수 있는 필수 도구를 제공하여 최적의 성능과 확장성을 보장합니다.LMDeploy는 대형 언어 모델(LLM)을 압축, 배포 및 제공하기 위해 설계된 툴킷입니다. 개발자에게 LLM을 효율적으로 관리할 수 있는 필수 도구를 제공하여 최적의 성능과 확장성을 보장합니다.

Flair NLP Framework

AI GitHub 저장소

#74

최첨단 자연어 처리(NLP) 작업을 위한 간단한 프레임워크입니다. 텍스트 분류, 시퀀스 레이블링 등 다양한 작업을 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하여 개발자와 연구자 모두에게 접근성을 높입니다.Flair는 최첨단 자연어 처리(NLP) 작업을 위한 간단한 프레임워크입니다. 텍스트 분류, 시퀀스 레이블링 등 다양한 작업을 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하여 개발자와 연구자 모두에게 접근성을 높입니다.

PaddleX

AI GitHub 저장소

#76

AI 모델 개발 및 배포를 간소화하기 위해 설계된 PaddlePaddle 기반의 올인원 개발 도구입니다. 효율적으로 딥러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.PaddleX는 AI 모델 개발 및 배포를 간소화하기 위해 설계된 PaddlePaddle 기반의 올인원 개발 도구입니다. 효율적으로 딥러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.

DeepEval

AI GitHub 저장소

#80

대규모 언어 모델(LLM)을 평가하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 개발자들이 평가 프로세스에 기여하고 개선할 수 있도록 하여 LLM의 성능과 신뢰성을 향상시킵니다.DeepEval은 대규모 언어 모델(LLM)을 평가하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 개발자들이 평가 프로세스에 기여하고 개선할 수 있도록 하여 LLM의 성능과 신뢰성을 향상시킵니다.

llmware

AI GitHub 저장소

#81

소형 전문 모델을 사용하여 기업 RAG 파이프라인을 구축하기 위해 설계된 통합 프레임워크입니다. 다양한 AI 모델을 일관된 파이프라인으로 통합하여 기업 애플리케이션의 효율성과 확장성을 향상시킵니다.llmware는 소형 전문 모델을 사용하여 기업 RAG 파이프라인을 구축하기 위해 설계된 통합 프레임워크입니다. 다양한 AI 모델을 일관된 파이프라인으로 통합하여 기업 애플리케이션의 효율성과 확장성을 향상시킵니다.

Stability Matrix

AI GitHub 저장소

#83

Stable Diffusion을 위한 다중 플랫폼 패키지 관리자 및 추론 UI입니다. 다양한 Stable Diffusion Web UI 패키지의 원클릭 설치 및 업데이트를 제공하고, 확장 프로그램을 관리하며, 고급 기능이 포함된 내장 추론 인터페이스를 갖추고 있습니다.Stability Matrix는 Stable Diffusion을 위한 다중 플랫폼 패키지 관리자 및 추론 UI입니다. 다양한 Stable Diffusion Web UI 패키지의 원클릭 설치 및 업데이트를 제공하고, 확장 프로그램을 관리하며, 고급 기능이 포함된 내장 추론 인터페이스를 갖추고 있습니다.

Phoenix

AI GitHub 저장소

#85

Arize Phoenix는 개발자가 AI 모델을 모니터링하고 평가하는 데 도움을 주기 위해 설계된 AI 관측 및 평가 도구입니다. 모델 성능에 대한 통찰력을 제공하여 더 나은 의사 결정 및 최적화를 가능하게 합니다.

Feast Feature Store

AI GitHub 저장소

#89

AI 및 머신러닝 애플리케이션을 위해 설계된 오픈 소스 기능 저장소입니다. 데이터 과학자들이 프로덕션에서 모델에 기능을 관리하고 제공할 수 있도록 하여 AI 프로젝트의 효율성과 확장성을 향상시킵니다.Feast는 AI 및 머신러닝 애플리케이션을 위해 설계된 오픈 소스 기능 저장소입니다. 데이터 과학자들이 프로덕션에서 모델에 기능을 관리하고 제공할 수 있도록 하여 AI 프로젝트의 효율성과 확장성을 향상시킵니다.

BentoML

AI GitHub 저장소

#93

AI 모델 및 애플리케이션 배포를 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 개발자는 모델 추론 API를 구축하고, 작업 큐를 관리하며, 다중 모델 파이프라인을 효율적으로 생성할 수 있어 AI 배포를 접근 가능하고 간소화합니다.BentoML은 AI 모델 및 애플리케이션 배포를 간소화하기 위해 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 개발자는 모델 추론 API를 구축하고, 작업 큐를 관리하며, 다중 모델 파이프라인을 효율적으로 생성할 수 있어 AI 배포를 접근 가능하고 간소화합니다.

Mindshub

AI GitHub 저장소

#99

오픈 소스 모델을 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 GitHub의 통합 작업 공간입니다. 개발자들이 협업하고 다양한 AI 모델을 프로젝트에 원활하게 통합할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.Mindshub는 오픈 소스 모델을 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 GitHub의 통합 작업 공간입니다. 개발자들이 협업하고 다양한 AI 모델을 프로젝트에 원활하게 통합할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

Axolotl

AI GitHub 저장소

#101

Axolotl AI Cloud는 AI 모델 개발 및 배포를 위한 플랫폼을 제공하는 GitHub 저장소입니다. 사용자가 AI 프로젝트에 기여할 수 있도록 하여 AI 연구 및 응용 분야에서 협업과 혁신을 촉진합니다.

NannyML

AI GitHub 저장소

#106

배포 후 데이터 과학에 중점을 둔 Python 라이브러리입니다. 데이터 과학자들이 배포 후 모델 성능을 모니터링하고 분석하여 신뢰성과 정확성을 보장하는 데 도움을 줍니다.NannyML은 배포 후 데이터 과학에 중점을 둔 Python 라이브러리입니다. 데이터 과학자들이 배포 후 모델 성능을 모니터링하고 분석하여 신뢰성과 정확성을 보장하는 데 도움을 줍니다.

Detectron2 플랫폼

AI GitHub 저장소

#113

객체 탐지, 분할 및 다양한 시각 인식 작업을 위해 설계된 플랫폼입니다. Facebook Research에서 개발하였으며, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하기 위한 고급 도구를 제공합니다.Detectron2는 객체 탐지, 분할 및 다양한 시각 인식 작업을 위해 설계된 플랫폼입니다. Facebook Research에서 개발하였으며, 최첨단 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하기 위한 고급 도구를 제공합니다.

머신러닝 실무자를 위해 설계된 오픈 소스 텍스트 주석 도구입니다. 다양한 레이블링 작업과 데이터 형식을 지원하며, 머신러닝 모델과의 통합을 위한 REST API를 제공합니다.doccano는 머신러닝 실무자를 위해 설계된 오픈 소스 텍스트 주석 도구입니다. 다양한 레이블링 작업과 데이터 형식을 지원하며, 머신러닝 모델과의 통합을 위한 REST API를 제공합니다.

Cognee

AI GitHub 저장소

#124

에이전트를 위해 설계된 오픈 소스 AI 메모리 플랫폼으로, 자체 호스팅된 지식 그래프 엔진을 통해 세션 간 지속적인 장기 메모리를 가능하게 합니다. AI 에이전트의 기능을 향상시키고자 하는 개발자에게 이상적입니다.Cognee는 에이전트를 위해 설계된 오픈 소스 AI 메모리 플랫폼으로, 자체 호스팅된 지식 그래프 엔진을 통해 세션 간 지속적인 장기 메모리를 가능하게 합니다. AI 에이전트의 기능을 향상시키고자 하는 개발자에게 이상적입니다.

Xtreme1

AI GitHub 저장소

#125

다중 모드 AI 훈련 데이터를 지원하는 데이터 라벨링 및 주석을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 3D LiDAR 포인트 클라우드, 이미지 및 LLM 데이터를 처리하여 다양한 AI 애플리케이션에 적합합니다.Xtreme1은 다중 모드 AI 훈련 데이터를 지원하는 데이터 라벨링 및 주석을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 3D LiDAR 포인트 클라우드, 이미지 및 LLM 데이터를 처리하여 다양한 AI 애플리케이션에 적합합니다.

Voxel51 FiftyOne

AI GitHub 저장소

#128

FiftyOne은 고품질 데이터셋과 시각적 AI 모델을 정제하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 개발자가 데이터셋을 효율적으로 관리, 시각화 및 분석할 수 있도록 하여 AI 모델 성능을 향상시킵니다.

DeepFace

AI GitHub 저장소

#134

나이, 성별, 감정 및 인종 감지를 포함한 얼굴 인식 및 얼굴 속성 분석을 제공하는 파이썬용 경량 라이브러리입니다. 사용하기 쉽고 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있도록 설계되어 개발자에게 강력한 얼굴 분석 도구를 제공합니다.DeepFace는 나이, 성별, 감정 및 인종 감지를 포함한 얼굴 인식 및 얼굴 속성 분석을 제공하는 파이썬용 경량 라이브러리입니다. 사용하기 쉽고 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있도록 설계되어 개발자에게 강력한 얼굴 분석 도구를 제공합니다.

llamafile

AI GitHub 저장소

#135

단일 파일을 사용하여 대형 언어 모델(LLM)의 배포 및 실행을 간소화하도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 GitHub에서 Mozilla AI 커뮤니티 내의 협업 및 개발을 촉진합니다.Llamafile은 단일 파일을 사용하여 대형 언어 모델(LLM)의 배포 및 실행을 간소화하도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 GitHub에서 Mozilla AI 커뮤니티 내의 협업 및 개발을 촉진합니다.

Dalai

AI GitHub 저장소

#141

로컬 머신에서 LLaMA 모델을 실행하는 것을 간소화하는 GitHub 프로젝트입니다. 개발자들이 광범위한 설정 없이 LLaMA를 실험할 수 있는 접근 가능한 방법을 제공하여 AI 애호가와 연구자에게 이상적입니다.Dalai는 로컬 머신에서 LLaMA 모델을 실행하는 것을 간소화하는 GitHub 프로젝트입니다. 개발자들이 광범위한 설정 없이 LLaMA를 실험할 수 있는 접근 가능한 방법을 제공하여 AI 애호가와 연구자에게 이상적입니다.

YOLO-World

AI GitHub 저장소

#142

AILab-CVC에서 개발한 실시간 개방형 어휘 객체 탐지 도구입니다. 이는 훈련 중에 보지 못한 객체를 탐지할 수 있도록 하여 객체 탐지 능력을 향상시키고, 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.YOLO-World는 AILab-CVC에서 개발한 실시간 개방형 어휘 객체 탐지 도구입니다. 이는 훈련 중에 보지 못한 객체를 탐지할 수 있도록 하여 객체 탐지 능력을 향상시키고, 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

SGLang-Omni

AI GitHub 저장소

#155이번 주

TTS 및 ASR과 같은 오디오 모델과 통합된 다중 모달 모델을 위해 설계된 고성능 서빙 프레임워크입니다. 복잡한 AI 모델을 효율적으로 배포하고 관리하는 데 강력한 지원을 제공합니다.SGLang-Omni는 TTS 및 ASR과 같은 오디오 모델과 통합된 다중 모달 모델을 위해 설계된 고성능 서빙 프레임워크입니다. 복잡한 AI 모델을 효율적으로 배포하고 관리하는 데 강력한 지원을 제공합니다.

easy-dataset

AI GitHub 저장소

#157

LLM 미세 조정, RAG 및 평가를 위한 데이터셋 생성 과정을 간소화하도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 대형 언어 모델을 다루는 개발자와 연구자들이 데이터를 준비하는 과정을 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.Easy-dataset는 LLM 미세 조정, RAG 및 평가를 위한 데이터셋 생성 과정을 간소화하도록 설계된 도구입니다. 이 도구는 대형 언어 모델을 다루는 개발자와 연구자들이 데이터를 준비하는 과정을 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

MLX LM

AI GitHub 저장소

#162

MLX 프레임워크를 사용하여 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 것을 용이하게 하기 위해 설계된 GitHub 프로젝트입니다. 개발자들이 개발에 기여하고 기능을 향상시킬 수 있도록 합니다.MLX LM은 MLX 프레임워크를 사용하여 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 것을 용이하게 하기 위해 설계된 GitHub 프로젝트입니다. 개발자들이 개발에 기여하고 기능을 향상시킬 수 있도록 합니다.

Caveman

AI GitHub 저장소

#180

동굴인의 언어를 모방하여 코딩 에이전트의 토큰 사용을 최적화하는 GitHub 프로젝트입니다. 이는 토큰 소비를 65% 줄여 코딩 에이전트를 사용하는 개발자들의 효율성을 향상시킵니다.Caveman은 동굴인의 언어를 모방하여 코딩 에이전트의 토큰 사용을 최적화하는 GitHub 프로젝트입니다. 이는 토큰 소비를 65% 줄여 코딩 에이전트를 사용하는 개발자들의 효율성을 향상시킵니다.

FailproofAI

AI GitHub 저장소

#182

AI 에이전트 하네스에 대한 관찰 가능성과 집행을 제공하여 모든 실행이 캡처되고 정책 집행을 통해 런타임 신뢰성이 유지되도록 합니다. 이 도구는 AI 시스템의 신뢰성과 효율성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.FailproofAI는 AI 에이전트 하네스에 대한 관찰 가능성과 집행을 제공하여 모든 실행이 캡처되고 정책 집행을 통해 런타임 신뢰성이 유지되도록 합니다. 이 도구는 AI 시스템의 신뢰성과 효율성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

TokenSpeed

AI GitHub 저장소

#189이번 주

빠른 처리 속도를 제공하도록 설계된 고성능 LLM 추론 엔진입니다. 대형 언어 모델에 최적화되어 AI 개발자와 연구자에게 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.TokenSpeed는 빠른 처리 속도를 제공하도록 설계된 고성능 LLM 추론 엔진입니다. 대형 언어 모델에 최적화되어 AI 개발자와 연구자에게 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

RagaAI Catalyst

AI GitHub 저장소

#201

AI 관찰성, 모니터링 및 평가를 위해 설계된 Python SDK입니다. 에이전트 및 도구 추적, 다중 에이전트 시스템 디버깅, 자가 호스팅 대시보드와 함께 고급 분석 기능을 제공합니다.RagaAI Catalyst는 AI 관찰성, 모니터링 및 평가를 위해 설계된 Python SDK입니다. 에이전트 및 도구 추적, 다중 에이전트 시스템 디버깅, 자가 호스팅 대시보드와 함께 고급 분석 기능을 제공합니다.

PowerInfer

AI GitHub 저장소

#202

로컬 배포를 위해 설계된 고속 대형 언어 모델 서비스 도구입니다. 이는 대형 언어 모델의 효율적이고 신속한 추론을 가능하게 하여 AI 솔루션을 로컬에서 구현하려는 개발자와 연구자에게 적합합니다.PowerInfer는 로컬 배포를 위해 설계된 고속 대형 언어 모델 서비스 도구입니다. 이는 대형 언어 모델의 효율적이고 신속한 추론을 가능하게 하여 AI 솔루션을 로컬에서 구현하려는 개발자와 연구자에게 적합합니다.

Ollaya

AI GitHub 저장소

#214

사용자가 로컬에서 오픈 의사 결정 모델을 실행할 수 있도록 하는 GitHub 프로젝트입니다. Laya, decider, NLI 및 GLiClass 모델을 지원하며, 원활한 통합을 위한 TypeSafe 호환 API를 제공합니다.Ollaya는 사용자가 로컬에서 오픈 의사 결정 모델을 실행할 수 있도록 하는 GitHub 프로젝트입니다. Laya, decider, NLI 및 GLiClass 모델을 지원하며, 원활한 통합을 위한 TypeSafe 호환 API를 제공합니다.

labelCloud

AI GitHub 저장소

#219

포인트 클라우드에서 3D 바운딩 박스를 레이블링하기 위해 설계된 경량 도구입니다. 이 도구는 3D 데이터로 작업하는 개발자와 연구자에게 이상적이며, 기계 학습 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 복잡한 데이터 세트를 주석 처리하는 효율적인 방법을 제공합니다.labelCloud는 포인트 클라우드에서 3D 바운딩 박스를 레이블링하기 위해 설계된 경량 도구입니다. 이 도구는 3D 데이터로 작업하는 개발자와 연구자에게 이상적이며, 기계 학습 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 복잡한 데이터 세트를 주석 처리하는 효율적인 방법을 제공합니다.

AirLLM

AI GitHub 저장소

#234

단일 4GB GPU를 사용하여 700억 개의 매개변수 추론을 가능하게 하는 GitHub 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 제한된 하드웨어에서 대형 언어 모델의 성능을 최적화하여 고급 AI 기능을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.AirLLM은 단일 4GB GPU를 사용하여 700억 개의 매개변수 추론을 가능하게 하는 GitHub 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 제한된 하드웨어에서 대형 언어 모델의 성능을 최적화하여 고급 AI 기능을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

Rocketride Server

AI GitHub 저장소

#235

로켓라이드 서버는 C++ 코어를 가진 고성능 AI 파이프라인 엔진입니다. 50개 이상의 Python 확장 가능 노드를 지원하여 여러 모델 제공자 및 벡터 데이터베이스와 함께 LLM 워크플로우를 구축, 디버깅 및 확장할 수 있습니다. 이 도구는 IDE와 통합되며 VS Code 확장, TypeScript/Python SDK…

R2R — AI 검색 시스템

AI GitHub 저장소

#238

효율적인 데이터 검색 및 생성을 위해 설계된 최첨단 AI 검색 시스템입니다. RESTful API와 함께 Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 활용하여 생산 환경에 적합합니다.R2R는 효율적인 데이터 검색 및 생성을 위해 설계된 최첨단 AI 검색 시스템입니다. RESTful API와 함께 Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 활용하여 생산 환경에 적합합니다.

GPUStack

AI GitHub 저장소

#115

vLLM 및 SGLang을 포함한 고성능 AI 모델 서비스를 위해 설계된 GPU 클러스터 관리 도구로, 필요에 따라 SSH로 접근 가능한 GPU 인스턴스를 제공합니다. AI 애플리케이션을 위한 GPU 리소스의 효율적인 관리를 촉진합니다.GPUStack는 vLLM 및 SGLang을 포함한 고성능 AI 모델 서비스를 위해 설계된 GPU 클러스터 관리 도구로, 필요에 따라 SSH로 접근 가능한 GPU 인스턴스를 제공합니다. AI 애플리케이션을 위한 GPU 리소스의 효율적인 관리를 촉진합니다.

Strata

AI GitHub 저장소

#22

소비자 하드웨어에서 Qwen3.8-Flash-Next의 배포를 가능하게 하는 추론 엔진입니다. Windows 및 Linux에서 원클릭 설치를 지원하며, OpenAI 및 Anthropic API와의 통합과 선택적 이미지 입력 기능을 제공합니다.Strata는 소비자 하드웨어에서 Qwen3.8-Flash-Next의 배포를 가능하게 하는 추론 엔진입니다. Windows 및 Linux에서 원클릭 설치를 지원하며, OpenAI 및 Anthropic API와의 통합과 선택적 이미지 입력 기능을 제공합니다.

SD-Trainer

AI GitHub 저장소

#96

Diffusion 모델을 위한 kohya-ss의 트레이너를 활용하여 GUI와 함께 LoRA 및 Dreambooth 훈련 스크립트를 제공합니다. AI 모델을 다루는 개발자와 연구자를 위해 설계되어 모델 훈련을 간소화하는 접근 방식을 제공합니다.SD-Trainer는 diffusion 모델을 위한 kohya-ss의 트레이너를 활용하여 GUI와 함께 LoRA 및 Dreambooth 훈련 스크립트를 제공합니다. AI 모델을 다루는 개발자와 연구자를 위해 설계되어 모델 훈련을 간소화하는 접근 방식을 제공합니다.

Cactus Compute

AI GitHub 저장소

#21

모바일 장치, 웨어러블, 스마트 홈 시스템 및 로봇을 위한 양자화, 커널, 런타임 및 추론 엔진에 중점을 둔 오픈 소스 프로젝트입니다. 다양한 플랫폼에서 AI 성능을 최적화하는 것을 목표로 합니다.Cactus Compute는 모바일 장치, 웨어러블, 스마트 홈 시스템 및 로봇을 위한 양자화, 커널, 런타임 및 추론 엔진에 중점을 둔 오픈 소스 프로젝트입니다. 다양한 플랫폼에서 AI 성능을 최적화하는 것을 목표로 합니다.

Laya-MLX

AI GitHub 저장소

#136

Laya MLX는 Laya 타입 결정 모델을 위해 설계된 네이티브 런타임으로, M3 Max에서 빠른 의사결정 기능을 제공합니다. 텍스트 생성, PyTorch 또는 클라우드 API 의존성 없이 작동하여 효율적인 성능을 보장합니다.

Splash

AI GitHub 저장소

#137

Apple 실리콘을 위해 특별히 설계된 로컬 추론 엔진입니다. 이 엔진은 Apple 장치에서 효율적인 모델 추론을 가능하게 하여 AI 모델을 로컬에서 작업하는 개발자에게 간소화된 솔루션을 제공합니다.Splash는 Apple 실리콘을 위해 특별히 설계된 로컬 추론 엔진입니다. 이 엔진은 Apple 장치에서 효율적인 모델 추론을 가능하게 하여 AI 모델을 로컬에서 작업하는 개발자에게 간소화된 솔루션을 제공합니다.

Suna

AI GitHub 저장소

#118

AI 개발 및 배포를 용이하게 하기 위해 설계된 오픈 소스 AI 운영 체제입니다. 개발자들이 기여하고 AI 기능을 향상시킬 수 있는 협업 플랫폼을 제공하여 AI 기술의 혁신과 접근성을 촉진합니다.Suna는 AI 개발 및 배포를 용이하게 하기 위해 설계된 오픈 소스 AI 운영 체제입니다. 개발자들이 기여하고 AI 기능을 향상시킬 수 있는 협업 플랫폼을 제공하여 AI 기술의 혁신과 접근성을 촉진합니다.

프로젝트 마야

AI GitHub 저장소

#24이번 주

사용자가 NVIDIA 및 AMD 하드웨어에서 GLM-5.3-Flash 모델을 개인적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 엔진, 서버, 대시보드 및 OpenAI 및 Anthropic과 호환되는 API를 제공합니다.프로젝트 마야는 사용자가 NVIDIA 및 AMD 하드웨어에서 GLM-5.3-Flash 모델을 개인적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 엔진, 서버, 대시보드 및 OpenAI 및 Anthropic과 호환되는 API를 제공합니다.

Oumi

AI GitHub 저장소

#145

Qwen 및 Gemma와 같은 대형 언어 모델을 미세 조정하고 평가하며 배포하기 위해 설계된 GitHub 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 개방형 에이전트 LLM 및 VLM을 지원하며, 감독된 미세 조정 및 강화 학습을 위한 도구를 제공합니다.Oumi는 Qwen 및 Gemma와 같은 대형 언어 모델을 미세 조정하고 평가하며 배포하기 위해 설계된 GitHub 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 개방형 에이전트 LLM 및 VLM을 지원하며, 감독된 미세 조정 및 강화 학습을 위한 도구를 제공합니다.

Sherpa-ONNX

AI GitHub 저장소

#70

Kaldi와 onnxruntime을 사용하여 음성 인식, 텍스트 음성 변환, 화자 분리 등을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 여러 플랫폼과 프로그래밍 언어를 지원하며 오프라인 기능을 제공합니다.Sherpa-ONNX는 Kaldi와 onnxruntime을 사용하여 음성 인식, 텍스트 음성 변환, 화자 분리 등을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 여러 플랫폼과 프로그래밍 언어를 지원하며 오프라인 기능을 제공합니다.

Kangas 멀티미디어 데이터셋 탐색기

AI GitHub 저장소

대규모 멀티미디어 데이터셋을 탐색하기 위해 설계된 도구입니다. 사용자가 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있도록 하여 데이터 기반 통찰력과 의사 결정을 촉진합니다.Kangas는 대규모 멀티미디어 데이터셋을 탐색하기 위해 설계된 도구입니다. 사용자가 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리하고 분석할 수 있도록 하여 데이터 기반 통찰력과 의사 결정을 촉진합니다.

omlx

AI GitHub 저장소

#135

Apple Silicon을 위해 설계된 LLM 추론 서버로, 지속적인 배치 처리와 SSD 캐싱 기능을 제공합니다. macOS 메뉴 바에서 직접 관리되며, 대형 언어 모델을 다루는 개발자에게 효율적이고 간소화된 경험을 제공합니다.omlx는 Apple Silicon을 위해 설계된 LLM 추론 서버로, 지속적인 배치 처리와 SSD 캐싱 기능을 제공합니다. macOS 메뉴 바에서 직접 관리되며, 대형 언어 모델을 다루는 개발자에게 효율적이고 간소화된 경험을 제공합니다.

DataGym.ai

AI GitHub 저장소

DataGym은 이미지 및 비디오 자산을 주석 달고 라벨링하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 이는 기계 학습 프로젝트를 위한 효율적인 데이터 준비를 촉진하도록 설계되었으며, 팀이 데이터 세트를 관리하고 주석을 달 수 있는 협업 플랫폼을 제공합니다.

TensorFlow

AI GitHub 저장소

모든 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 생태계를 제공하여 개발자와 연구자 모두가 접근할 수 있도록 합니다.TensorFlow는 모든 사용자를 위해 설계된 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 머신 러닝 모델을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 생태계를 제공하여 개발자와 연구자 모두가 접근할 수 있도록 합니다.

Hugging Face Transformers

AI GitHub 저장소

🤗 Transformers는 텍스트, 비전, 오디오 및 다중 모달 도메인에서 최첨단 기계 학습 모델을 위한 모델 정의 프레임워크로, 추론 및 훈련 프로세스를 모두 용이하게 합니다.

llama.cpp

AI GitHub 저장소

C/C++에서 LLM 추론에 중점을 둔 GitHub 리포지토리입니다. 개발자들이 개발에 기여하고 기계 학습 애플리케이션을 위한 기능을 활용할 수 있도록 합니다.ggml-org/llama.cpp는 C/C++에서 LLM 추론에 중점을 둔 GitHub 리포지토리입니다. 개발자들이 개발에 기여하고 기계 학습 애플리케이션을 위한 기능을 활용할 수 있도록 합니다.

PyTorch

AI GitHub 저장소

강력한 GPU 가속을 활용하여 효율적인 계산을 지원하는 동적 신경망 구축을 위한 도구를 제공하는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다.PyTorch는 강력한 GPU 가속을 활용하여 효율적인 계산을 지원하는 동적 신경망 구축을 위한 도구를 제공하는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다.

Keras

AI GitHub 저장소

인간을 위해 설계된 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리입니다. 신경망 구축 과정을 단순화하고 개발자가 GitHub에서 개발에 기여할 수 있도록 합니다.Keras는 인간을 위해 설계된 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리입니다. 신경망 구축 과정을 단순화하고 개발자가 GitHub에서 개발에 기여할 수 있도록 합니다.

MLX

AI GitHub 저장소

애플 실리콘을 위해 특별히 설계된 배열 프레임워크로, 효율적인 머신 러닝 작업을 가능하게 합니다. 개발자들이 GitHub에서 개발에 기여할 수 있도록 하여 AI 커뮤니티의 협업과 혁신을 촉진합니다.MLX는 애플 실리콘을 위해 특별히 설계된 배열 프레임워크로, 효율적인 머신 러닝 작업을 가능하게 합니다. 개발자들이 GitHub에서 개발에 기여할 수 있도록 하여 AI 커뮤니티의 협업과 혁신을 촉진합니다.

nanoGPT

AI GitHub 저장소

중간 규모의 GPT 모델을 훈련하고 미세 조정하기 위한 미니멀하고 고성능인 GitHub 저장소입니다. 연구원과 개발자가 GPT 아키텍처를 실험하고, GPT-2 결과를 재현하며, 사용자 정의 언어 모델을 구축할 수 있는 간단하고 읽기 쉬운 코드베이스를 제공합니다.nanoGPT는 중간 규모의 GPT 모델을 훈련하고 미세 조정하기 위한 미니멀하고 고성능인 GitHub 저장소입니다. 연구원과 개발자가 GPT 아키텍처를 실험하고, GPT-2 결과를 재현하며, 사용자 정의 언어 모델을 구축할 수 있는 간단하고 읽기 쉬운 코드베이스를 제공합니다.

LlamaIndex

AI GitHub 저장소

대규모 언어 모델을 사용자의 데이터에 연결하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 검색 보강 생성 및 에이전트 애플리케이션을 위한 커넥터, 인덱스 및 검색 인터페이스를 제공하며, LlamaParse라는 별도의 문서 파싱 플랫폼을 운영하는 동일한 회사에서 유지 관리합니다.LlamaIndex는 대규모 언어 모델을 사용자의 데이터에 연결하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 검색 보강 생성 및 에이전트 애플리케이션을 위한 커넥터, 인덱스 및 검색 인터페이스를 제공하며, LlamaParse라는 별도의 문서 파싱 플랫폼을 운영하는 동일한 회사에서 유지 관리합니다.

Unlimited OCR Works

AI GitHub 저장소

무제한 OCR은 Baidu가 개발한 광학 문자 인식에 중점을 둔 GitHub 저장소입니다. 이 프로젝트는 OCR 기능을 크게 향상시키기 위해 원샷 장기 파싱을 도입합니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, OCR 기술 발전에 관심이 있는 개발자들의 기여를 환영합니다.

Shumai

AI GitHub 저장소

Bun과 Flashlight로 구축된 JavaScript 및 TypeScript용 고속 미분 가능 텐서 라이브러리입니다. 이를 통해 소프트웨어 엔지니어와 연구원은 JavaScript 생태계 내에서 효율적으로 데이터셋을 생성하고, 소규모 모델을 학습시키며, 고급 학습 로직을 구현할 수 있습니다. 성능을 위해…Shumai는 Bun과 Flashlight로 구축된 JavaScript 및 TypeScript용 고속 미분 가능 텐서 라이브러리입니다. 이를 통해 소프트웨어 엔지니어와 연구원은 JavaScript 생태계 내에서 효율적으로 데이터셋을 생성하고, 소규모 모델을 학습시키며, 고급 학습 로직을 구현할 수 있습니다. 성능을 위해…

Seldon Core

AI GitHub 저장소

Kubernetes에서 AI 시스템을 배포, 관리 및 확장하기 위한 MLOps 및 LLMOps 프레임워크입니다. 파이프라인, 자동 확장, 다중 모델 서빙과 같은 기능을 통해 클라우드 전반에 걸쳐 다양한 모델 유형의 표준화된 배포를 가능하게 하여 모듈식 및 데이터 중심 애플리케이션을 지원합니다.Seldon Core는 Kubernetes에서 AI 시스템을 배포, 관리 및 확장하기 위한 MLOps 및 LLMOps 프레임워크입니다. 파이프라인, 자동 확장, 다중 모델 서빙과 같은 기능을 통해 클라우드 전반에 걸쳐 다양한 모델 유형의 표준화된 배포를 가능하게 하여 모듈식 및 데이터 중심 애플리케이션을 지원합니다.

FaceNet

AI GitHub 저장소

FaceNet 논문을 기반으로 한 얼굴 인식 및 클러스터링을 위한 TensorFlow 구현체입니다. 딥러닝 모델을 활용하여 얼굴에 대한 통합 임베딩을 생성함으로써 정확한 식별 및 그룹화를 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델과 사용자 정의 분류기 학습을 위한 코드를 제공합니다.FaceNet은 FaceNet 논문을 기반으로 한 얼굴 인식 및 클러스터링을 위한 TensorFlow 구현체입니다. 딥러닝 모델을 활용하여 얼굴에 대한 통합 임베딩을 생성함으로써 정확한 식별 및 그룹화를 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델과 사용자 정의 분류기 학습을 위한 코드를 제공합니다.

DGCNN

AI GitHub 저장소

동적 그래프 CNN을 구현한 포인트 클라우드 학습용 AI 모델입니다. 3D 포인트 클라우드 데이터의 분류 및 분할과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 PyTorch 구현으로 제공되며 실제 시나리오에 적용되었습니다.DGCNN은 동적 그래프 CNN을 구현한 포인트 클라우드 학습용 AI 모델입니다. 3D 포인트 클라우드 데이터의 분류 및 분할과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 PyTorch 구현으로 제공되며 실제 시나리오에 적용되었습니다.

Mamba SSM 아키텍처

AI GitHub 저장소

언어와 같이 정보 밀도가 높은 데이터에 특히 효과적인 효율적인 시퀀스 모델링을 위해 설계된 새로운 상태 공간 모델 아키텍처입니다. 하드웨어 인식 구현을 제공하며, 이전의 부분 이차 모델보다 성능이 뛰어나고 트랜스포머와 경쟁하는 것을 목표로 합니다.Mamba는 언어와 같이 정보 밀도가 높은 데이터에 특히 효과적인 효율적인 시퀀스 모델링을 위해 설계된 새로운 상태 공간 모델 아키텍처입니다. 하드웨어 인식 구현을 제공하며, 이전의 부분 이차 모델보다 성능이 뛰어나고 트랜스포머와 경쟁하는 것을 목표로 합니다.

N-BEATS

AI GitHub 저장소

단변량 시계열 예측을 위한 신경망 기반 모델입니다. ServiceNow Research에서 개발했으며, 재현 가능한 실험 결과를 위해 N-BEATS 알고리즘을 구현합니다. 이 리포지토리는 고급 시계열 분석을 위한 PyTorch 구현, 데이터셋 로더 및 실험 구성을 제공합니다.N-BEATS는 단변량 시계열 예측을 위한 신경망 기반 모델입니다. ServiceNow Research에서 개발했으며, 재현 가능한 실험 결과를 위해 N-BEATS 알고리즘을 구현합니다. 이 리포지토리는 고급 시계열 분석을 위한 PyTorch 구현, 데이터셋 로더 및 실험 구성을 제공합니다.

ViT-Adapter

AI GitHub 저장소

객체 탐지 및 분할과 같은 밀집 예측 작업에서 Vision Transformer(ViT)의 성능을 향상시키는 AI 모델입니다. 사전 학습 없이 이미지별 귀납적 편향을 도입하여 일반 ViT가 특수 트랜스포머와 유사한 결과를 달성할 수 있도록 하여 다양한 다운스트림 애플리케이션에 적합하게 만듭니다.ViT-Adapter는 객체 탐지 및 분할과 같은 밀집 예측 작업에서 Vision Transformer(ViT)의 성능을 향상시키는 AI 모델입니다. 사전 학습 없이 이미지별 귀납적 편향을 도입하여 일반 ViT가 특수 트랜스포머와 유사한 결과를 달성할 수 있도록 하여 다양한 다운스트림 애플리케이션에 적합하게 만듭니다.

DM-GAN

AI GitHub 저장소

텍스트-이미지 합성을 위한 Dynamic Memory Generative Adversarial Networks의 PyTorch 구현입니다. 이 저장소는 CVPR2019 논문을 기반으로 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하기 위한 코드, 사전 학습된 모델 및 평가 스크립트를 제공합니다.DM-GAN은 텍스트-이미지 합성을 위한 Dynamic Memory Generative Adversarial Networks의 PyTorch 구현입니다. 이 저장소는 CVPR2019 논문을 기반으로 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하기 위한 코드, 사전 학습된 모델 및 평가 스크립트를 제공합니다.

OpenLLaMA

AI GitHub 저장소

Meta AI의 LLaMA 7B 모델을 허용 가능한 라이선스로 재현한 오픈 소스 모델입니다. RedPajama 데이터셋으로 학습되었으며, 3B, 7B, 13B 파라미터 버전을 제공하고 PyTorch 및 JAX 가중치를 통해 기존 LLaMA 구현에 원활하게 통합할 수 있습니다.OpenLLaMA는 Meta AI의 LLaMA 7B 모델을 허용 가능한 라이선스로 재현한 오픈 소스 모델입니다. RedPajama 데이터셋으로 학습되었으며, 3B, 7B, 13B 파라미터 버전을 제공하고 PyTorch 및 JAX 가중치를 통해 기존 LLaMA 구현에 원활하게 통합할 수 있습니다.

Generative Image-to-Text Transformer

AI GitHub 저장소

GIT (Generative Image-to-text Transformer)는 Microsoft에서 개발한 비전 및 언어 작업을 위한 AI 모델입니다. 이미지에서 텍스트 설명을 생성하며 시각적 질의응답을 수행할 수 있습니다. 이 모델은 다양한 애플리케이션을 위해 여러 사전 학습 및 미세 조정 버전을 제공합니다.

UNITER

AI GitHub 저장소

ECCV 2020 논문 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'의 연구 코드 저장소입니다. VQA, VCR, 이미지-텍스트 검색 등 다양한 비전-언어 작업에 대한 파인튜닝 및 추론 코드를 제공합니다. UNITER-base 및 UNITER-large에…UNITER는 ECCV 2020 논문 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'의 연구 코드 저장소입니다. VQA, VCR, 이미지-텍스트 검색 등 다양한 비전-언어 작업에 대한 파인튜닝 및 추론 코드를 제공합니다. UNITER-base 및 UNITER-large에…

Principal Neighbourhood Aggregation

AI GitHub 저장소

이 리포지토리는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Principal Neighbourhood Aggregation(PNA)의 구현을 제공합니다. PyTorch, DGL 및 PyTorch Geometric 프레임워크를 지원하며, 멀티태스크 및 실제 벤치마크를 위한 스크립트와 유연한 GNN 프레임워크 및 비교 모델을 제공합니다.

DeepGCNs

AI GitHub 저장소

이 GitHub 리포지토리는 DeepGCNs, DeeperGCN 및 GNN1000에 대한 PyTorch 구현을 제공합니다. 잔차 연결 및 희석 컨볼루션과 같은 CNN의 개념을 적용하여 매우 깊은 그래프 컨볼루션 네트워크를 훈련할 수 있도록 하여 그래프 신경망 연구를 촉진합니다.

효율적이고 고품질의 음성 합성을 위한 생성적 적대 신경망입니다. 오디오의 주기적 패턴을 모델링하여 샘플 품질을 향상시키고, 높은 속도로 사람과 유사한 품질을 달성합니다. 이 모델은 단일 화자, 알려지지 않은 화자, 종단 간 합성을 지원하며, CPU용 소형 버전도 제공합니다.HiFi-GAN은 효율적이고 고품질의 음성 합성을 위한 생성적 적대 신경망입니다. 오디오의 주기적 패턴을 모델링하여 샘플 품질을 향상시키고, 높은 속도로 사람과 유사한 품질을 달성합니다. 이 모델은 단일 화자, 알려지지 않은 화자, 종단 간 합성을 지원하며, CPU용 소형 버전도 제공합니다.

엔드투엔드 음성 처리를 위한 오픈소스 툴킷입니다. 자동 음성 인식(ASR), 텍스트 음성 변환(TTS), 음성 향상과 같은 작업을 위한 포괄적인 레시피와 도구를 제공합니다. 사용자는 유연한 프레임워크를 통해 쉽게 추론을 실행하고, 기존 모델을 파인튜닝하거나, 사용자 정의 솔루션을 구현할 수 있습니다.ESPnet은 엔드투엔드 음성 처리를 위한 오픈소스 툴킷입니다. 자동 음성 인식(ASR), 텍스트 음성 변환(TTS), 음성 향상과 같은 작업을 위한 포괄적인 레시피와 도구를 제공합니다. 사용자는 유연한 프레임워크를 통해 쉽게 추론을 실행하고, 기존 모델을 파인튜닝하거나, 사용자 정의 솔루션을 구현할 수 있습니다.

Vision Transformer

AI GitHub 저장소

Vision Transformer (ViT) 리포지토리는 이미지 인식 작업을 위한 모델과 코드를 제공합니다. 여기에는 ImageNet 및 ImageNet-21k 데이터셋으로 사전 학습된 Vision Transformer 및 MLP-Mixer 아키텍처 구현과 JAX/Flax에서의 파인튜닝 코드가 포함됩니다.

FNet

AI GitHub 저장소

푸리에 변환으로 자체 주의 메커니즘을 대체하는 효율적인 트랜스포머 유사 인코더 아키텍처입니다. Google Research에서 개발했으며, 자연어 처리 작업에 대한 고성능 대안을 제공합니다. 이 모델은 Jax/Flax로 구현되었으며 GitHub에서 사전 학습 및 미세 조정을 위해 사용할 수 있습니다.FNet는 푸리에 변환으로 자체 주의 메커니즘을 대체하는 효율적인 트랜스포머 유사 인코더 아키텍처입니다. Google Research에서 개발했으며, 자연어 처리 작업에 대한 고성능 대안을 제공합니다. 이 모델은 Jax/Flax로 구현되었으며 GitHub에서 사전 학습 및 미세 조정을 위해 사용할 수 있습니다.

SpanBERT

AI GitHub 저장소

텍스트 스팬의 표현 및 예측을 통해 사전 학습을 개선하는 데 중점을 둔 AI 모델입니다. HuggingFace BERT 형식과 호환되는 사전 학습된 기본 및 대형 cased 모델을 제공합니다. 이 리포지토리는 질문 답변 및 관계 추출을 포함한 다양한 NLP 작업에서 SpanBERT를 사용하고 평가하기…SpanBERT는 텍스트 스팬의 표현 및 예측을 통해 사전 학습을 개선하는 데 중점을 둔 AI 모델입니다. HuggingFace BERT 형식과 호환되는 사전 학습된 기본 및 대형 cased 모델을 제공합니다. 이 리포지토리는 질문 답변 및 관계 추출을 포함한 다양한 NLP 작업에서 SpanBERT를 사용하고 평가하기…

LayoutLM

AI GitHub 저장소

시각적으로 풍부한 문서 이해 및 정보 추출을 위한 멀티모달 사전 학습 모델입니다. 텍스트, 레이아웃, 이미지 정보를 결합하여 폼 및 영수증 이해와 같은 작업에서 최첨단 결과를 달성합니다. 이 모델은 다국어 지원을 포함한 다양한 크기와 버전으로 제공됩니다.LayoutLM은 시각적으로 풍부한 문서 이해 및 정보 추출을 위한 멀티모달 사전 학습 모델입니다. 텍스트, 레이아웃, 이미지 정보를 결합하여 폼 및 영수증 이해와 같은 작업에서 최첨단 결과를 달성합니다. 이 모델은 다국어 지원을 포함한 다양한 크기와 버전으로 제공됩니다.

MASS

AI GitHub 저장소

시퀀스-투-시퀀스 언어 생성 작업을 위한 사전 학습 방법입니다. 인코더에서 문장 조각을 마스킹하여 디코더가 예측하도록 하며, 신경망 기계 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업을 향상시킵니다. 이 코드베이스는 Fairseq 기반의 다양한 애플리케이션을 지원합니다.MASS는 시퀀스-투-시퀀스 언어 생성 작업을 위한 사전 학습 방법입니다. 인코더에서 문장 조각을 마스킹하여 디코더가 예측하도록 하며, 신경망 기계 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업을 향상시킵니다. 이 코드베이스는 Fairseq 기반의 다양한 애플리케이션을 지원합니다.

ProphetNet

AI GitHub 저장소

자연어 생성에 초점을 맞춘 MSRA NLC 팀의 연구 프로젝트입니다. 미래 정보, 공동 생성기-랭커 학습, 확산 기반 텍스트 생성 등을 위한 사전 학습 모델의 공식 구현을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅됩니다.ProphetNet은 자연어 생성에 초점을 맞춘 MSRA NLC 팀의 연구 프로젝트입니다. 미래 정보, 공동 생성기-랭커 학습, 확산 기반 텍스트 생성 등을 위한 사전 학습 모델의 공식 구현을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅됩니다.

Funnel-Transformer

AI GitHub 저장소

계산 비용을 줄이기 위해 은닉 상태를 압축하는 AI 모델입니다. 동일한 FLOPs로 더 깊거나 넓은 모델을 만들 수 있으며, 표준 사전 학습을 위한 토큰 수준 표현을 복구할 수 있습니다. 이 모델은 TensorFlow 및 PyTorch 구현으로 제공됩니다.Funnel-Transformer는 계산 비용을 줄이기 위해 은닉 상태를 압축하는 AI 모델입니다. 동일한 FLOPs로 더 깊거나 넓은 모델을 만들 수 있으며, 표준 사전 학습을 위한 토큰 수준 표현을 복구할 수 있습니다. 이 모델은 TensorFlow 및 PyTorch 구현으로 제공됩니다.

ConvBERT

AI GitHub 저장소

스팬 기반 동적 컨볼루션이라는 새로운 아키텍처를 도입한 오픈 소스 언어 모델 사전 학습 AI 모델입니다. 이 GitHub 리포지토리는 V100 GPU에서 테스트된 ConvBERT 모델의 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공하며, TensorFlow 사용 지침을 포함합니다.ConvBERT는 스팬 기반 동적 컨볼루션이라는 새로운 아키텍처를 도입한 오픈 소스 언어 모델 사전 학습 AI 모델입니다. 이 GitHub 리포지토리는 V100 GPU에서 테스트된 ConvBERT 모델의 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공하며, TensorFlow 사용 지침을 포함합니다.

MPNet

AI GitHub 저장소

BERT와 XLNet을 개선한 언어 이해 작업을 위한 새로운 사전 학습 방법입니다. 다양한 사전 학습 모델에 대한 통합 구현을 제공하며, GLUE 및 SQuAD와 같은 다양한 언어 이해 작업에 대한 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 지원합니다.MPNet은 BERT와 XLNet을 개선한 언어 이해 작업을 위한 새로운 사전 학습 방법입니다. 다양한 사전 학습 모델에 대한 통합 구현을 제공하며, GLUE 및 SQuAD와 같은 다양한 언어 이해 작업에 대한 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 지원합니다.

그래프 어텐션 네트워크는 얼마나 주의 깊은가?

AI GitHub 저장소

이 리포지토리는 ICLR'2022에 발표된 연구 논문 "How Attentive are Graph Attention Networks?"의 공식 코드 구현을 제공합니다. PyTorch Geometric, DGL 및 TensorFlow GNN을 포함한 여러 프레임워크에서 GATv2에 대한 재현 가능한 실험과 코드를…

SEAL 링크 예측

AI GitHub 저장소

링크 예측 문제를 부분 그래프 분류 문제로 변환하는 새로운 프레임워크입니다. h-hop 포함 부분 그래프와 노드 정보 행렬을 추출하여 그래프 신경망에 입력합니다. SEAL은 그래프 구조와 잠재/명시적 노드 특징 모두에서 동시에 학습하여 정확한 링크 예측을 수행합니다.SEAL은 링크 예측 문제를 부분 그래프 분류 문제로 변환하는 새로운 프레임워크입니다. h-hop 포함 부분 그래프와 노드 정보 행렬을 추출하여 그래프 신경망에 입력합니다. SEAL은 그래프 구조와 잠재/명시적 노드 특징 모두에서 동시에 학습하여 정확한 링크 예측을 수행합니다.

GraphSAINT

AI GitHub 저장소

대규모 그래프에서 딥 그래프 신경망(GNN)을 훈련하기 위한 유연한 프레임워크입니다. 그래프 샘플링을 사용하는 새로운 미니배치 훈련 방법을 도입하여 기존의 레이어 샘플링 기법에 비해 정확도, 효율성 및 확장성이 향상되었습니다. 여러 GNN 아키텍처와 샘플러를 지원합니다.GraphSAINT는 대규모 그래프에서 딥 그래프 신경망(GNN)을 훈련하기 위한 유연한 프레임워크입니다. 그래프 샘플링을 사용하는 새로운 미니배치 훈련 방법을 도입하여 기존의 레이어 샘플링 기법에 비해 정확도, 효율성 및 확장성이 향상되었습니다. 여러 GNN 아키텍처와 샘플러를 지원합니다.

StyleSwin: Transformer-based GAN

AI GitHub 저장소

고해상도 이미지 생성을 위해 설계된 트랜스포머 기반 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. Swin 트랜스포머와 새로운 이중 어텐션 메커니즘을 활용하여 계산 효율성과 모델링 용량을 균형 있게 조절하며, 최대 1024x1024 해상도에서 우수한 결과를 달성합니다.StyleSwin은 고해상도 이미지 생성을 위해 설계된 트랜스포머 기반 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. Swin 트랜스포머와 새로운 이중 어텐션 메커니즘을 활용하여 계산 효율성과 모델링 용량을 균형 있게 조절하며, 최대 1024x1024 해상도에서 우수한 결과를 달성합니다.

Voicebox

AI GitHub 저장소

사용자가 음성을 복제하고, 받아쓰고, 음성 프로젝트를 생성할 수 있는 오픈 소스 AI 음성 스튜디오입니다. 음성 합성과 조작을 위한 플랫폼을 제공하여 개발자와 오디오 엔지니어에게 적합합니다.Voicebox는 사용자가 음성을 복제하고, 받아쓰고, 음성 프로젝트를 생성할 수 있는 오픈 소스 AI 음성 스튜디오입니다. 음성 합성과 조작을 위한 플랫폼을 제공하여 개발자와 오디오 엔지니어에게 적합합니다.

TabNet

AI GitHub 저장소

PyTorch TabNet은 표 형식 데이터 학습을 위한 주의 집중적이고 해석 가능한 접근 방식을 제공하는 TabNet 논문의 PyTorch 구현입니다. 준지도 사전 학습 및 실시간 데이터 증강과 같은 기능을 통해 분류, 회귀 및 다중 작업 학습을 지원합니다. 이 라이브러리는 사용 편의성과 프로덕션 준비성을 위해…

Neural Oblivious Decision Ensembles

AI GitHub 저장소

테이블 형식 데이터에 대한 딥러닝을 위한 Python 라이브러리입니다. 이는 앙상블의 맹목적이고 미분 가능한 결정 트리를 구현하여 구조화된 데이터 모델링에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. NODE는 딥러닝 아키텍처를 테이블 형식…Neural Oblivious Decision Ensembles (NODE)는 테이블 형식 데이터에 대한 딥러닝을 위한 Python 라이브러리입니다. 이는 앙상블의 맹목적이고 미분 가능한 결정 트리를 구현하여 구조화된 데이터 모델링에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. NODE는 딥러닝 아키텍처를 테이블 형식…

Deep Learning Models for Tabular Data

AI GitHub 저장소

이 GitHub 저장소는 NeurIPS 2021 논문 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'의 공식 구현을 제공합니다. 표 형식(tabular) 데이터를 위한 딥러닝 아키텍처를 탐구하며, MLP 계열 모델이 강력한 베이스라인임을 보이고 Transformer 아키텍처를…

SAINT

AI GitHub 저장소

이 저장소는 테이블 데이터에 대한 향상된 신경망을 위해 설계된 SAINT 모델의 공식 PyTorch 구현을 제공합니다. 성능 향상을 위해 행 주의 메커니즘과 대조 사전 학습 기법을 활용합니다. 이 코드는 회귀, 이진 및 다중 클래스 분류 작업을 지원하며 테이블 데이터 문제에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.

R-FCN

AI GitHub 저장소

완전 컨볼루션 네트워크를 활용하여 정확하고 효율적인 이미지 분석을 수행하는 영역 기반 객체 탐지 프레임워크입니다. 전체 이미지에 걸쳐 연산을 공유하여 ResNet과 같은 강력한 분류기 백본을 채택할 수 있도록 하여 객체 탐지 성능을 향상시킵니다.R-FCN은 완전 컨볼루션 네트워크를 활용하여 정확하고 효율적인 이미지 분석을 수행하는 영역 기반 객체 탐지 프레임워크입니다. 전체 이미지에 걸쳐 연산을 공유하여 ResNet과 같은 강력한 분류기 백본을 채택할 수 있도록 하여 객체 탐지 성능을 향상시킵니다.

SPP_net

AI GitHub 저장소

시각 인식에서 딥 컨볼루션 네트워크를 위한 공간 피라미드 풀링 알고리즘의 재구현입니다. 2014년 ECCV 논문의 객체 탐지 결과를 재현하는 것을 목표로 하며, 코드 배포의 용이성을 위해 Caffe를 활용합니다. 이 프로젝트는 모델 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공합니다.SPP_net은 시각 인식에서 딥 컨볼루션 네트워크를 위한 공간 피라미드 풀링 알고리즘의 재구현입니다. 2014년 ECCV 논문의 객체 탐지 결과를 재현하는 것을 목표로 하며, 코드 배포의 용이성을 위해 Caffe를 활용합니다. 이 프로젝트는 모델 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공합니다.

Squeeze-and-Excitation Networks

AI GitHub 저장소

채널별 특징 응답을 적응적으로 재보정하는 딥러닝 모델 아키텍처입니다. 채널 간의 상호 의존성을 명시적으로 모델링하여 성능을 향상시키고 이미지 분류 작업의 정확도를 개선합니다. Caffe로 구현되었습니다.Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)는 채널별 특징 응답을 적응적으로 재보정하는 딥러닝 모델 아키텍처입니다. 채널 간의 상호 의존성을 명시적으로 모델링하여 성능을 향상시키고 이미지 분류 작업의 정확도를 개선합니다. Caffe로 구현되었습니다.

ShuffleNet 시리즈

AI GitHub 저장소

ShuffleNet 시리즈 리포지토리는 모바일 장치 및 리소스 제약 환경을 위해 설계된 고효율 컨볼루션 신경망 모델 컬렉션을 제공합니다. 신경망 아키텍처 검색 및 객체 탐지 백본을 위한 도구와 함께 ShuffleNetV1, ShuffleNetV2 및 특수 변형과 같은 다양한 버전을 포함합니다.

ConvMixer

AI GitHub 저장소

이 리포지토리는 이미지 인식 작업을 위한 컨볼루션 신경망 아키텍처인 ConvMixer의 구현을 제공합니다. "Patches Are All You Need? 🤷" 논문을 기반으로 하며, 평가를 위한 사전 학습된 모델 가중치와 ImageNet-1k 및 CIFAR-10과 같은 데이터셋에서 학습하기 위한 코드를 제공합니다.

RepVGG

AI GitHub 저장소

ImageNet에서 높은 정확도를 달성하는 강력하고 단순한 ConvNet 아키텍처입니다. 재매개변수화 기법을 활용한 VGG 스타일 설계를 통해 효율적인 추론이 가능합니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델, 학습 코드 및 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 예제를 제공합니다.RepVGG는 ImageNet에서 높은 정확도를 달성하는 강력하고 단순한 ConvNet 아키텍처입니다. 재매개변수화 기법을 활용한 VGG 스타일 설계를 통해 효율적인 추론이 가능합니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델, 학습 코드 및 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 예제를 제공합니다.

Vision GNN (ViG)

AI GitHub 저장소

Huawei Noah's Ark Lab에서 개발한 Vision Graph Neural Network의 PyTorch 구현체입니다. ViG 및 Pyramid ViG 아키텍처 모두에 대한 사전 학습된 모델과 학습 스크립트를 포함하여 이미지 처리 작업을 위한 효율적인 AI 백본을 제공합니다.Vision GNN (ViG)는 Huawei Noah's Ark Lab에서 개발한 Vision Graph Neural Network의 PyTorch 구현체입니다. ViG 및 Pyramid ViG 아키텍처 모두에 대한 사전 학습된 모델과 학습 스크립트를 포함하여 이미지 처리 작업을 위한 효율적인 AI 백본을 제공합니다.

Deformable ConvNets

AI GitHub 저장소

Deformable Convolutional Networks (DCN)는 컨볼루션 커널에 대한 샘플링 오프셋을 능동적으로 학습하여 딥러닝 모델을 향상시킵니다. 이를 통해 네트워크는 기하학적 변환 및 객체 변형을 더 잘 포착할 수 있으며, 객체 탐지 및 의미론적 분할과 같은 작업에서 성능을 개선합니다. 이 프로젝트는…

Skip-Thought Vectors

AI GitHub 저장소

연구 논문 "Skip-Thought Vectors"를 기반으로 Sent2Vec 인코더 및 학습 코드를 제공합니다. 이를 통해 문장의 밀집된 벡터 표현을 생성하여 다양한 자연어 처리 작업을 용이하게 합니다. 코드는 Python으로 구현되었으며, 설정 및 실행을 위해 특정 종속성이…Skip-Thought Vectors는 연구 논문 "Skip-Thought Vectors"를 기반으로 Sent2Vec 인코더 및 학습 코드를 제공합니다. 이를 통해 문장의 밀집된 벡터 표현을 생성하여 다양한 자연어 처리 작업을 용이하게 합니다. 코드는 Python으로 구현되었으며, 설정 및 실행을 위해 특정 종속성이…

SNGAN Projection

AI GitHub 저장소

이 GitHub 리포지토리는 조건부 이미지 생성을 위한 공식 Chainer 구현을 제공합니다. 생성적 적대 신경망(GAN)에 스펙트럼 정규화와 프로젝션 판별자를 활용합니다. 이 프로젝트에는 ImageNet, 개, 고양이 이미지와 같은 데이터셋에서 학습, 평가 및 이미지 생성 코드가 포함되어 있습니다.

PyTorch MADE

AI GitHub 저장소

이 리포지토리는 MADE(Masked Autoencoder Density Estimation)의 PyTorch 구현을 제공합니다. MLP의 연결을 마스킹하여 오토인코더를 자기회귀적 밀도 모델로 변환할 수 있습니다. 이 코드는 이진화된 MNIST 예제를 통해 효율적인 가능도 평가 및 샘플링을 지원합니다.

StyleGAN-XL

AI GitHub 저장소

대규모의 다양한 데이터셋에서 고해상도 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. StyleGAN 아키텍처를 확장하여 이미지 합성 품질과 다양성을 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 학습, 샘플 생성, 이미지 반전 및 편집을 위한 코드를 제공합니다.StyleGAN-XL은 대규모의 다양한 데이터셋에서 고해상도 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. StyleGAN 아키텍처를 확장하여 이미지 합성 품질과 다양성을 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 학습, 샘플 생성, 이미지 반전 및 편집을 위한 코드를 제공합니다.

DimeNet 및 DimeNet++

AI GitHub 저장소

분자 그래프를 위한 고급 신경망 모델로, 방향성 메시지 전달에 중점을 둡니다. ICLR 2020 및 NeurIPS-W 2020에서 제안된 이 모델들은 분자 속성에 대한 효율적이고 정확한 예측을 제공하며, DimeNet++는 이전 모델보다 훨씬 빠르고 정확합니다.DimeNet 및 DimeNet++는 분자 그래프를 위한 고급 신경망 모델로, 방향성 메시지 전달에 중점을 둡니다. ICLR 2020 및 NeurIPS-W 2020에서 제안된 이 모델들은 분자 속성에 대한 효율적이고 정확한 예측을 제공하며, DimeNet++는 이전 모델보다 훨씬 빠르고 정확합니다.

LSTNet

AI GitHub 저장소

시계열 예측을 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. 순환 신경망과 컨볼루션 신경망의 조합을 사용하여 장단기 시간 패턴을 효과적으로 모델링합니다. 이 모델은 복잡한 시계열 데이터에 특히 유용합니다.LSTNet은 시계열 예측을 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. 순환 신경망과 컨볼루션 신경망의 조합을 사용하여 장단기 시간 패턴을 효과적으로 모델링합니다. 이 모델은 복잡한 시계열 데이터에 특히 유용합니다.

Autoformer

AI GitHub 저장소

분해 트랜스포머와 자동 상관 메커니즘을 활용하는 장기 시계열 예측을 위한 AI 모델입니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하며, 실제 애플리케이션에서 예측 정확도를 향상시키기 위한 시리즈별 연결에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.Autoformer는 분해 트랜스포머와 자동 상관 메커니즘을 활용하는 장기 시계열 예측을 위한 AI 모델입니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하며, 실제 애플리케이션에서 예측 정확도를 향상시키기 위한 시리즈별 연결에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.

Informer2020

AI GitHub 저장소

Informer2020 GitHub 리포지토리는 효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 Informer 모델의 PyTorch 구현을 제공합니다. 이 모델은 자체 어텐션 점수에서 롱테일 분포를 처리하기 위한 ProbSparse Attention을 특징으로 하며, 복잡한 예측 작업에 대한 고급 솔루션을 제공합니다.

FEDformer

AI GitHub 저장소

효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 주파수 강화 분해 트랜스포머(Frequency Enhanced Decomposed Transformer)입니다. 시퀀스 길이에 대한 선형 복잡성을 달성하여 다변량 및 단변량 데이터셋 모두에서 예측 오류를 크게 줄임으로써 최첨단 방법을 능가합니다. 이 모델은…FEDformer는 효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 주파수 강화 분해 트랜스포머(Frequency Enhanced Decomposed Transformer)입니다. 시퀀스 길이에 대한 선형 복잡성을 달성하여 다변량 및 단변량 데이터셋 모두에서 예측 오류를 크게 줄임으로써 최첨단 방법을 능가합니다. 이 모델은…

LTSF-Linear

AI GitHub 저장소

"Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 논문의 공식 PyTorch 구현입니다. 장기 시계열 예측 작업에서 트랜스포머보다 뛰어난 성능을 제공하는 선형 모델(Linear, DLinear, NLinear) 제품군을 소개하며, 높은 효율성과…LTSF-Linear은 "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 논문의 공식 PyTorch 구현입니다. 장기 시계열 예측 작업에서 트랜스포머보다 뛰어난 성능을 제공하는 선형 모델(Linear, DLinear, NLinear) 제품군을 소개하며, 높은 효율성과…

maml_rl

AI GitHub 저장소

이 리포지토리는 "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks" 논문에 상세히 설명된 강화 학습 실험을 위한 코드를 제공합니다. 이를 통해 연구원과 개발자는 RL 맥락에서 딥 뉴럴 네트워크의 빠른 적응을 위한 메타 학습 기법을 탐색할 수 있습니다.

프로토타입 네트워크

AI GitHub 저장소

이 저장소에는 NeurIPS 2017 논문 "Few-shot Learning을 위한 프로토타입 네트워크"의 코드가 포함되어 있습니다. 소수의 예시만으로 모델을 학습할 수 있는 새로운 방식의 few-shot learning 구현을 제공합니다.

LearningToCompare_FSL

AI GitHub 저장소

이 리포지토리는 CVPR 2018 논문 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning'의 PyTorch 코드를 제공합니다. Few-Shot Learning 측면에 중점을 두어 Omniglot 및 mini-Imagenet과 같은 데이터셋에서 모델을 학습하고…

Model-Based Policy Optimization

AI GitHub 저장소

이 GitHub 리포지토리에는 "When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization" 논문의 코드가 포함되어 있습니다. 모델 기반 정책 최적화 알고리즘 구현을 제공하여 연구원 및 개발자가 실험을 재현하고 강화 학습 연구를 기반으로 구축할 수 있도록 합니다.

Handful of Trials

AI GitHub 저장소

이 리포지토리에는 "Probabilistic Dynamics Models를 사용한 소수의 시도로 심층 강화 학습"에 대한 실험 코드가 포함되어 있습니다. PETS 알고리즘을 구현하여 불확실성을 인지하는 심층 신경망 동역학 모델과 샘플링 기반 불확실성 전파를 결합하여 RL 작업에서 효율적인 샘플 학습을 제공합니다.

Relational Graph Convolutional Networks

AI GitHub 저장소

이 프로젝트는 Relational Graph Convolutional Networks(R-GCN)의 Keras 기반 구현을 제공합니다. 방향성 관계 그래프에서의 준지도 노드 분류를 위해 설계되었습니다. 이 코드는 논문 'Modeling Relational Data with Graph Convolutional…

CompGCN

AI GitHub 저장소

Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks의 PyTorch 구현체입니다. 지식 그래프 링크 예측과 같은 작업에 대한 고급 그래프 표현 학습을 가능하게 하며, 유연한 구성 연산과 다양한 점수 함수와의 호환성을 제공합니다.CompGCN은 Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks의 PyTorch 구현체입니다. 지식 그래프 링크 예측과 같은 작업에 대한 고급 그래프 표현 학습을 가능하게 하며, 유연한 구성 연산과 다양한 점수 함수와의 호환성을 제공합니다.

GCNII

AI GitHub 저장소

이 저장소는 "Simple and Deep Graph Convolutional Networks" (GCNII) 모델의 PyTorch 구현을 제공합니다. 여기에는 벤치마크 그래프 데이터셋에 대한 준지도 및 완전 지도 결과를 재현하기 위한 코드와 PyTorch Geometric 참조 구현이 포함되어 있습니다.

PPNP & APPNP 모델

AI GitHub 저장소

이 GitHub 리포지토리는 "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank" 논문에서 소개된 PPNP 및 APPNP 모델에 대한 TensorFlow 및 PyTorch 구현을 제공합니다. 결과 재현을 위한 코드와 그래프 기반 머신러닝…

그래프 컨볼루션 네트워크의 단순화

AI GitHub 저장소

이 저장소는 "그래프 컨볼루션 네트워크의 단순화" 논문의 공식 구현을 제공합니다. 비선형성을 제거하고 가중치 행렬을 축소하여 훈련 시간을 크게 줄이면서도 경쟁력 있는 성능을 달성하는 선형 모델을 제공하는 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN) 모델을 제공합니다.

Graph Neural PDEs

AI GitHub 저장소

그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.Graph Neural PDEs는 그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.

이 블로그 게시물은 최신 홉필드 네트워크를 기반으로 하는 새로운 PyTorch 홉필드 레이어를 소개합니다. 이는 고전적인 홉필드 네트워크를 연속적인 상태와 패턴으로 일반화하여 지수적인 저장 용량과 빠른 수렴을 제공합니다. 업데이트 규칙은 트랜스포머 셀프 어텐션과 동등함이 입증되어 새로운 딥러닝 아키텍처를 가능하게 합니다.

OpenSpiel

AI GitHub 저장소

게임 분야의 강화 학습 연구를 위한 포괄적인 프레임워크입니다. 간단한 보드 게임부터 복잡한 다중 에이전트 시나리오에 이르기까지 다양한 게임 유형에서 일반 AI 에이전트를 개발하고 테스트하기 위한 환경 및 알고리즘 모음을 제공합니다. C++ 및 Python 통합을 모두 지원합니다.OpenSpiel은 게임 분야의 강화 학습 연구를 위한 포괄적인 프레임워크입니다. 간단한 보드 게임부터 복잡한 다중 에이전트 시나리오에 이르기까지 다양한 게임 유형에서 일반 AI 에이전트를 개발하고 테스트하기 위한 환경 및 알고리즘 모음을 제공합니다. C++ 및 Python 통합을 모두 지원합니다.

Temporal Graph Networks

AI GitHub 저장소

동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.Temporal Graph Networks (TGNs)는 동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.

xDeepFM

AI GitHub 저장소

팩터라이제이션 모델을 위한 오픈 소스 딥러닝 툴킷으로, 특히 eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) 모델의 소스 코드를 공개합니다. 딥 추천 시스템 및 팩터라이제이션 기반 머신러닝 작업의 기반을 제공하는 것을 목표로 합니다.xDeepFM은 팩터라이제이션 모델을 위한 오픈 소스 딥러닝 툴킷으로, 특히 eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) 모델의 소스 코드를 공개합니다. 딥 추천 시스템 및 팩터라이제이션 기반 머신러닝 작업의 기반을 제공하는 것을 목표로 합니다.

Attentional Factorization Machine

AI GitHub 저장소

이 GitHub 리포지토리는 Attentional Factorization Machine (AFM) 모델의 TensorFlow 구현을 제공합니다. 사용자는 주의 네트워크를 통해 특징 상호작용의 가중치를 학습하는 AFM을 추천 시스템과 같은 작업에 대해 훈련하고 평가할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 코드, 데이터 예제,…

LightGCN

AI GitHub 저장소

추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.LightGCN은 추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.

Neural Graph Collaborative Filtering

AI GitHub 저장소

그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)는 그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.

Intel® Neural Compressor

AI GitHub 저장소

PyTorch, TensorFlow 및 JAX를 위한 인기 있는 모델 압축 기법을 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. LLM 및 VLM에 대한 고급 양자화를 지원하며, 광범위한 테스트를 통해 다양한 Intel 하드웨어 및 기타 플랫폼에서 성능을 최적화합니다.Intel® Neural Compressor는 PyTorch, TensorFlow 및 JAX를 위한 인기 있는 모델 압축 기법을 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. LLM 및 VLM에 대한 고급 양자화를 지원하며, 광범위한 테스트를 통해 다양한 Intel 하드웨어 및 기타 플랫폼에서 성능을 최적화합니다.

연구원 및 학술인을 위한 생산성 향상 AI 기반 글쓰기 도우미입니다. 워크플로우에 통합되어 콘텐츠 생성, 구성 및 개선을 지원하며, 학술적 글쓰기 과정을 간소화하고 관리 작업에 소요되는 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 도구는 학술적 결과물 생성을 지원하는 데 중점을 둡니다.Elephas는 연구원 및 학술인을 위한 생산성 향상 AI 기반 글쓰기 도우미입니다. 워크플로우에 통합되어 콘텐츠 생성, 구성 및 개선을 지원하며, 학술적 글쓰기 과정을 간소화하고 관리 작업에 소요되는 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 도구는 학술적 결과물 생성을 지원하는 데 중점을 둡니다.

Java로 작성된 오픈 소스 신경망 프레임워크입니다. 다양한 애플리케이션을 위한 인공 신경망의 개발 및 구현을 간소화합니다. 이 프레임워크는 신경망을 설계, 학습 및 테스트하기 위한 사용자 친화적인 API와 도구를 제공하여 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 접근 가능하게 합니다.Neuroph는 Java로 작성된 오픈 소스 신경망 프레임워크입니다. 다양한 애플리케이션을 위한 인공 신경망의 개발 및 구현을 간소화합니다. 이 프레임워크는 신경망을 설계, 학습 및 테스트하기 위한 사용자 친화적인 API와 도구를 제공하여 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 접근 가능하게 합니다.

StarCoder

AI GitHub 저장소

소스 코드와 자연어를 학습한 대규모 언어 모델입니다. 코드 생성, 완성 및 텍스트 생성 작업에 탁월합니다. 이 리포지토리는 파인튜닝 및 추론을 위한 리소스를 제공하여 개발자가 다양한 애플리케이션에 해당 기능을 통합할 수 있도록 합니다.StarCoder는 소스 코드와 자연어를 학습한 대규모 언어 모델입니다. 코드 생성, 완성 및 텍스트 생성 작업에 탁월합니다. 이 리포지토리는 파인튜닝 및 추론을 위한 리소스를 제공하여 개발자가 다양한 애플리케이션에 해당 기능을 통합할 수 있도록 합니다.

LLaVA

AI GitHub 저장소

대규모 언어 및 시각 기능을 결합한 시각적 명령어 튜닝 모델입니다. GPT-4V 수준의 성능 달성을 목표로 하며, 멀티모달 이해 및 상호작용을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 연구원 및 개발자를 위한 코드, 모델 및 리소스를 제공합니다.LLaVA는 대규모 언어 및 시각 기능을 결합한 시각적 명령어 튜닝 모델입니다. GPT-4V 수준의 성능 달성을 목표로 하며, 멀티모달 이해 및 상호작용을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 연구원 및 개발자를 위한 코드, 모델 및 리소스를 제공합니다.

Kandinsky 2

AI GitHub 저장소

다국어 텍스트-이미지 잠재 확산 모델입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅을 포함한 고급 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 모델은 향상된 이미지 생성 제어를 위해 ControlNet을 지원하며, 텍스트와 이미지에 대한 이해도를 높여 더욱 미적인 결과물을 생성하는 강력한 인코더를…Kandinsky 2는 다국어 텍스트-이미지 잠재 확산 모델입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅을 포함한 고급 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 모델은 향상된 이미지 생성 제어를 위해 ControlNet을 지원하며, 텍스트와 이미지에 대한 이해도를 높여 더욱 미적인 결과물을 생성하는 강력한 인코더를…