ml
Dépôts open source suivis étiquetés ml, triés par étoiles.
Sujets associés
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Ascensions récentes
Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés ml.
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Omnigent est un framework d'agents IA open source et un méta-harness : orchestrez Claude Code, Codex, Cursor, Pi et des agents personnalisés — changez de harness sans réécrire le code, appliquez des politiques et du sandboxing, et collaborez en temps réel depuis n'importe quel appareil.
★ 9 539 - #2
L'atelier de travail IA open source pour la recherche scientifique
★ 3 365
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Un cadre open source d'apprentissage automatique pour tous
★ 198 016+803Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
12 semaines, 26 leçons, 52 quiz : l'apprentissage automatique classique pour tous.
★ 89 903+245Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Le défi de programmation 30 Days of Python est un guide étape par étape pour apprendre le langage Python en 30 jours. Ce défi peut prendre plus de 100 jours. Suivez votre propre rythme. Ces vidéos peuvent également vous aider : https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw
★ 72 197+621Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Visualiseur pour réseaux de neurones, deep learning et modèles de machine learning.
★ 33 425+43Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Infrastructure d'assistant personnel IA rapide, légère et entièrement autonome, compatible avec tout OS et toute plateforme — déployez partout, remplacez tout 🦀
★ 32 674+42Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
La plateforme d'ingénierie IA open source pour les agents, les LLM et les modèles de ML. MLflow permet aux équipes de toutes tailles de déboguer, d'évaluer, de surveiller et d'optimiser des applications IA de qualité production tout en maîtrisant les coûts et en gérant l'accès aux modèles et aux données.
★ 27 728+114Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
⛔️ DÉPRÉCIÉ – Voir https://github.com/ageron/handson-ml3 ou handson-mlp à la place.
★ 25 600+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #8
🏆 Une liste classée des meilleures bibliothèques Python pour le machine learning. Mise à jour hebdomadaire.
★ 23 738+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Standard ouvert pour l'interopérabilité de l'apprentissage automatique (machine learning).
★ 21 379+37Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
MNN : un moteur d'inférence léger et ultra-rapide éprouvé par Alibaba, propulsant des LLM sur appareil et l'Edge AI haute performance.
★ 15 991+49Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11★ 15 841+16Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #12
Convertissez facilement des documents en données structurées. Unstructured est une solution ETL open-source pour transformer des documents complexes en formats structurés et propres pour les modèles de langage.
★ 15 362+31Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13
Une reconstruction théorique de l'architecture Claude Mythos, basée sur les principes fondamentaux issus de la littérature de recherche disponible.
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Une liste organisée de références pour le MLOps.
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Framework low-code pour construire des LLM personnalisés, des réseaux de neurones et d'autres modèles d'IA.
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Dopamine est un framework de recherche pour le prototypage rapide d'algorithmes d'apprentissage par renforcement.
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Plateforme AutoML open source et low-code pour Python. PyCaret 4.0 : moteur natif sklearn + panneau de contrôle React.
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📸 Une bibliothèque React Native puissante et haute performance pour la caméra.
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OneFlow est un framework de deep learning conçu pour être convivial, évolutif et efficace.
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ML.NET est un framework de machine learning open source et multiplateforme pour .NET.
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Interface communautaire pour l'IA générative.
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Observabilité open-source pour vos applications GenAI ou LLM, basée sur OpenTelemetry
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La plus grande liste de modèles pour Core ML (pour iOS 11 et versions ultérieures).
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Postgres avec GPU pour les applications ML/IA
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SuperPrompt est une tentative de concevoir des prompts pour mieux comprendre les agents IA.
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Un système de service flexible et haute performance pour les modèles de machine learning
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