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Langflow est un outil puissant pour construire et déployer des agents et des flux de travail basés sur l'IA.

Implémentez un LLM similaire à ChatGPT en PyTorch, de zéro, étape par étape

Cours pour se lancer dans les grands modèles de langage (LLM) avec des feuilles de route et des notebooks Colab.

Fine-tuning efficace et unifié de plus de 100 LLM et VLM (ACL 2024).

Interface interactive pratique pour les LLM comme GPT/GLM, optimisée pour la lecture, la révision et l'écriture de documents académiques. Conception modulaire, support des plugins, analyse de code Python/C++, traduction de PDF/LaTeX, et support de nombreux modèles locaux et distants (Claude, DeepSeek, Llama, etc.).

Ray est un moteur de calcul pour l'IA. Il se compose d'un runtime distribué et d'un ensemble de bibliothèques IA pour accélérer les charges de travail ML.

Dépôt open-source du livre « Comprendre en profondeur les agents IA : principes de conception et pratiques d'ingénierie » (par Li Bojie) : texte intégral, PDF compilé et code associé par chapitre.

[EMNLP2025] LightRAG : Génération augmentée par récupération simple et rapide.

Bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de textes non structurés via des LLM, avec une mise en correspondance précise des sources et une visualisation interactive.

DeepTutor : Tutorat personnalisé tout au long de la vie. https://deeptutor.info/.

Plateforme d'ingénierie IA open source : évaluations LLM, observabilité, métriques, gestion de prompts, playground et jeux de données. Intégration avec OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM et plus encore. 🍊 YC W23

Un système de curation de connaissances alimenté par LLM qui recherche un sujet et génère un rapport complet avec citations.

Construisez et exécutez des agents que vous pouvez voir, comprendre et en lesquels vous pouvez avoir confiance.

Un dépôt centralisé pour les mises à jour de recherche en IA générative, des ressources d'entretien, des notebooks et bien plus encore !

Dépôt de code officiel pour le livre O'Reilly "Hands-On Large Language Models"

Framework d'orchestration IA open source pour créer des applications LLM prêtes pour la production avec une ingénierie de contexte. Concevez des pipelines modulaires et des flux de travail d'agents avec un contrôle explicite sur la récupération, le routage, la mémoire et la génération. Conçu pour les agents scalables, le RAG, les applications multimodales, la recherche sémantique et les systèmes conversationnels.

Le dépôt officiel de Qwen (通义千问), un modèle de langage étendu de chat et pré-entraîné proposé par Alibaba Cloud.

FinGPT : Modèles de langage financiers open source. Révolutionnez le secteur. Nous publions le modèle entraîné sur HuggingFace.

Code pour « Machine Learning for Trading », 3e édition — de l'acquisition de données à l'exécution en temps réel.

Modèles de langage chinois LLaMA & Alpaca avec entraînement et déploiement local sur CPU/GPU.

Livre ouvert sur l'ingénierie du Machine Learning.

Dernières avancées sur les modèles de langage multimodaux (MLLM)

Recherche continue sur l'entraînement de modèles transformer à grande échelle

CAMEL : Le premier et le meilleur framework multi-agents. À la recherche de la loi d'échelle des agents. https://www.camel-ai.org

Exemples de code et notebooks pour l'IA générative sur Google Cloud, avec la plateforme Gemini Enterprise Agent.

ChatGLM2-6B : Un modèle de langage conversationnel bilingue open source

Framework d'agents pour les tests d'intrusion automatisés basés sur des grands modèles de langage

Scripts de Deep Learning de pointe organisés par modèles - faciles à entraîner et à déployer avec une précision et des performances reproductibles sur une infrastructure de niveau entreprise.

Plus de 20 LLM haute performance avec des recettes pour le pré-entraînement, le fine-tuning et le déploiement à grande échelle.

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