AI GitHub 저장소에서 최고의 저장소를 발견하세요 — 개인 AI 비서와 워크플로우 자동화 플랫폼부터 머신러닝 프레임워크, 오픈소스 코딩 에이전트, 모델 정의 도구까지, 개발자들이 일상 업무를 간소화하는 자원을 찾는 곳입니다: 지능형 비서를 구축하고, 워크플로우를 자동화하며, 머신러닝 모델을 개발하고, 소스 코드 협업을 관리합니다. AI 에이전트 빌더, AI 모델 및 LLM, AI 코딩 어시스턴트, 머신러닝 플랫폼 및 MLOps 및 모델 배포 등을 아우르는 12개의 AI GitHub 저장소을(를) 살펴보세요.
12개 도구
AI GitHub 저장소
과학 연구 및 에이전트 워크플로우를 위해 설계된 오픈 소스 데스크탑 애플리케이션입니다. Python/R 실행을 지원하며, 확장 가능한 기능을 제공하고, macOS, Windows 및 Linux에서 추적 가능한 아티팩트를 통해 재현 가능한 연구를 보장합니다.오픈 사이언스 AI 작업대는 과학 연구 및 에이전트 워크플로우를 위해 설계된 오픈 소스 데스크탑 애플리케이션입니다. Python/R 실행을 지원하며, 확장 가능한 기능을 제공하고, macOS, Windows 및 Linux에서 추적 가능한 아티팩트를 통해 재현 가능한 연구를 보장합니다.
코딩 및 개발 149위AI GitHub 저장소
대규모 언어 모델을 사용하여 복잡한 화학적 작업을 해결하도록 설계된 오픈 소스 패키지입니다. Langchain으로 구축되었으며 RDKit과 Pubchem과 같은 데이터베이스와 같은 도구를 통합합니다. 사용자는 분자량 계산 및 반응 예측과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프로젝트는 GitHub 및…ChemCrow는 대규모 언어 모델을 사용하여 복잡한 화학적 작업을 해결하도록 설계된 오픈 소스 패키지입니다. Langchain으로 구축되었으며 RDKit과 Pubchem과 같은 데이터베이스와 같은 도구를 통합합니다. 사용자는 분자량 계산 및 반응 예측과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이 프로젝트는 GitHub 및…
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물리 정보 신경망(PINN)은 비선형 편미분 방정식을 통해 설명되는 물리 법칙을 준수하여 지도 학습 작업을 해결합니다. 이는 데이터 기반 솔루션과 편미분 방정식의 발견을 가능하게 하며, 물리적 제약을 자연스럽게 인코딩하는 함수 근사의 새로운 접근 방식을 제공합니다.
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1차 아미노산 서열에서 직접 3D 단백질 구조를 생성하는 고해상도 de novo 단백질 구조 예측 도구입니다. 추론 시 긴 단백질에 대한 GRAM 감소를 제공하며 macOS에서 Apple Silicon 가속을 지원합니다.OmegaFold는 1차 아미노산 서열에서 직접 3D 단백질 구조를 생성하는 고해상도 de novo 단백질 구조 예측 도구입니다. 추론 시 긴 단백질에 대한 GRAM 감소를 제공하며 macOS에서 Apple Silicon 가속을 지원합니다.
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단백질에 결합하는 소분자의 3D 구조를 예측하는 기하학적 딥러닝 모델입니다. 수용체 결합 위치와 리간드 포즈 모두에 대해 빠르고 직접적인 예측을 제공하여 기존 방법을 크게 단축합니다. 신약 개발 및 구조 생물학 연구에 이상적입니다.EquiBind는 단백질에 결합하는 소분자의 3D 구조를 예측하는 기하학적 딥러닝 모델입니다. 수용체 결합 위치와 리간드 포즈 모두에 대해 빠르고 직접적인 예측을 제공하여 기존 방법을 크게 단축합니다. 신약 개발 및 구조 생물학 연구에 이상적입니다.
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속성 예측 및 결합 자세 예측과 같은 다양한 다운스트림 작업을 위한 범용 3D 분자 표현 학습 프레임워크입니다. 확장 가능한 사전 학습 모델과 분자 작업을 위한 사용하기 쉬운 래퍼를 제공하는 Uni-Mol+, Uni-Mol Tools, Uni-Mol Docking V2 및 Uni-Mol2를 포함합니다.Uni-Mol은 속성 예측 및 결합 자세 예측과 같은 다양한 다운스트림 작업을 위한 범용 3D 분자 표현 학습 프레임워크입니다. 확장 가능한 사전 학습 모델과 분자 작업을 위한 사용하기 쉬운 래퍼를 제공하는 Uni-Mol+, Uni-Mol Tools, Uni-Mol Docking V2 및 Uni-Mol2를 포함합니다.
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정확한 중기 전 지구 날씨 예보를 위한 AI 기반 시스템입니다. 3D 신경망과 계층적 시간 통합 전략을 활용하여 기존의 수치 예보 모델보다 높은 정확도를 달성하면서도 훨씬 빠릅니다.Pangu-Weather는 정확한 중기 전 지구 날씨 예보를 위한 AI 기반 시스템입니다. 3D 신경망과 계층적 시간 통합 전략을 활용하여 기존의 수치 예보 모델보다 높은 정확도를 달성하면서도 훨씬 빠릅니다.
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Google DeepMind의 GNoME는 새로운 무기물 결정 발견을 가속화하는 딥러닝 도구입니다. 재료의 안정성을 예측하여 배터리 및 초전도체와 같은 미래 기술에 안정적이고 실용적인 수십만 개를 포함한 수백만 개의 새로운 화합물을 식별합니다.
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빠르고 정확한 머신러닝 원자간 포텐셜을 위한 Python 라이브러리입니다. 고급 재료 과학 시뮬레이션을 위해 고차원 등변 메시지 전달을 활용합니다. 이 도구는 학습, 평가를 지원하며 재료 및 유기 화학을 포함한 다양한 응용 분야를 위한 사전 학습된 기반 모델을 제공합니다.MACE는 빠르고 정확한 머신러닝 원자간 포텐셜을 위한 Python 라이브러리입니다. 고급 재료 과학 시뮬레이션을 위해 고차원 등변 메시지 전달을 활용합니다. 이 도구는 학습, 평가를 지원하며 재료 및 유기 화학을 포함한 다양한 응용 분야를 위한 사전 학습된 기반 모델을 제공합니다.
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결정 및 분자 분야의 머신러닝을 위해 설계된 AI 모델입니다. 온도 및 압력과 같은 상태 변수를 통합하고, 전이 학습을 가능하게 하며, 화학적 추세를 추출합니다. 이 프레임워크는 오픈 소스 코드와 데이터를 제공함으로써 데이터 크기 및 해석 가능성과 같은 재료 과학 ML의 한계를 해결합니다.MEGNet 프레임워크는 결정 및 분자 분야의 머신러닝을 위해 설계된 AI 모델입니다. 온도 및 압력과 같은 상태 변수를 통합하고, 전이 학습을 가능하게 하며, 화학적 추세를 추출합니다. 이 프레임워크는 오픈 소스 코드와 데이터를 제공함으로써 데이터 크기 및 해석 가능성과 같은 재료 과학 ML의 한계를 해결합니다.
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Crystal Graph Convolutional Neural Networks (CGCNN)는 결정 구조로부터 재료의 물성을 예측하도록 설계된 AI 모델입니다. 사용자는 사용자 정의 모델을 훈련하거나 사전 훈련된 버전을 활용하여 물성 예측을 수행할 수 있으며, 이는 재료 과학 연구 및 개발에 강력한 도구를 제공합니다.
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약물 발견, 양자 화학, 재료 과학 및 생물학을 위한 딥 러닝을 민주화하기 위해 설계된 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 이러한 분야에서 연구 및 개발을 촉진하기 위한 도구와 라이브러리를 제공합니다.DeepChem은 약물 발견, 양자 화학, 재료 과학 및 생물학을 위한 딥 러닝을 민주화하기 위해 설계된 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 이러한 분야에서 연구 및 개발을 촉진하기 위한 도구와 라이브러리를 제공합니다.
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