Python

Inoffizielle Home-Assistant-Integration zur Interaktion mit Octopus Energy

Eine offensive Datenanreicherungspipeline

CLI MCP-Paketmanager & Registry für alle Plattformen und Clients. Suchen und Konfigurieren von MCP-Servern. Erweiterte Router- und Profilfunktionen.

Provider-neutral Codex Skill for producing verified AI presenter videos from a script and an authorized presenter image.

LOMO: Optimierung für geringen Speicherbedarf (Low-Memory Optimization)

Python-Bindings und -Dienstprogramme für GeoJSON

Eine lightweight Inferenz-Engine mit Unterstützung für Speculative Decoding (SSD).

Powerview auf Steroiden

Eine Mini-Version unseres Proxy-Assistenten mit Open Weights.

(Python-Distribution) Eine sorgfältig kuratierte Sammlung von Stammzertifikaten zur Validierung der Vertrauenswürdigkeit von SSL-Zertifikaten bei der Überprüfung der Identität von TLS-Hosts.

Minimaler Python 2 & 3 Shim für alle Qt-Bindings – PySide2, PySide6, PyQt5 und PyQt6.

Reisen Sie in Ihren Tests durch die Zeit.

Erstellen Sie schnelle und präzise GenAI-Apps im großen Maßstab mit dem GraphRAG SDK 🌟

Generiere Code-Abdeckungsberichte mit gcc/gcov

Bibliothek zur Bereitstellung einer einfachen Client-Schnittstelle für die Strava REST API (v3).

CLI-Tool und Python-Bibliothek zum Konfigurieren von SteelSeries-Gaming-Mäusen

[ICLR 2025 Spotlight] Offizielle Implementierung von „Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts“

Jeff Geerlings SBC-Testdaten – Raspberry Pi, Radxa, Orange Pi usw.

Überlebenszeitanalyse mit PyTorch.

llama3.np ist eine reine NumPy-Implementierung für das Llama 3-Modell.

Ein KI-gestütztes smartes Vokabeltool mit Funktionen wie Ein-Klick-Vokabelaufbau und geschichtsbasiertem Auswendiglernen.

[ACL2023] Wir stellen LLM-Blender vor, ein innovatives Ensembling-Framework, um durch die Nutzung der Stärken verschiedener Open-Source-LLMs konstant überlegene Leistung zu erzielen. LLM-Blender reduziert Schwächen durch Ranking und integriert Stärken durch Fusionsgenerierung, um die Leistungsfähigkeit von LLMs zu verbessern.

Python-DSL zum Einrichten von Business-Intelligence-Regeln, die ohne Code konfiguriert werden können.

Ranking von Google Scholar-Suchergebnissen basierend auf der Anzahl der Zitationen

Ein prinzipientreuer Instruktions-Benchmark zur Formulierung effektiver Abfragen und Prompts für Large Language Models (LLMs). Unser Paper: https://arxiv.org/abs/2312.16171

Python-Bibliothek für die koreanische Natürliche-Sprachen-Verarbeitung (NLP). Bietet Funktionen für Worterkennung, Tokenisierung, POS-Tagging und Vorverarbeitung.

Ein Tool zum Konvertieren von ONNX-Dateien in LiteRT/TFLite/TensorFlow, PyTorch Native Code (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) und Dynamo ONNX. Es unterstützt auch die direkte Konvertierung von LiteRT zu PyTorch.

KI-gestützter Multistimmen-Hörbuchgenerator – LLM-Skriptannotation, Klonen von Stimmen, Stimmen-Design, LoRA-Training, zeilenbasierte Stilsteuerung und Export nach MP3, M4B mit Kapiteln oder als Audacity-Mehrspurprojekt. Basiert auf Qwen3-TTS.