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《ली होंगयी डीप लर्निंग ट्यूटोरियल》（प्रोफेसर ली होंगयी द्वारा अनुशंसित👍, एप्पल बुक🍎）, PDF डाउनलोड लिंक: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

GitHub पर PyTorch से संबंधित सामग्री की एक विस्तृत सूची, जैसे कि विभिन्न मॉडल, इम्प्लीमेंटेशन, हेल्पर लाइब्रेरी, ट्यूटोरियल आदि।

कंप्यूटर विजन एनोटेशन टूल (CVAT) विजन AI के लिए उच्च गुणवत्ता वाले विजुअल डेटासेट बनाने का एक अग्रणी प्लेटफॉर्म है। यह इमेज, वीडियो और 3D एनोटेशन के लिए AI-असिस्टेड लेबलिंग, गुणवत्ता आश्वासन, टीम सहयोग, एनालिटिक्स और डेवलपर API के साथ ओपन-सोर्स, क्लाउड और एंटरप्राइज उत्पाद प्रदान करता है।

pix2tex: समीकरणों की छवियों को LaTeX कोड में बदलने के लिए ViT का उपयोग करना।

एक न्यूरल नेटवर्क जो डिज़ाइन मॉक-अप को एक स्टेटिक वेबसाइट में बदल देता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कोर्सेस, बुक्स, वीडियो लेक्चर्स और पेपर्स की एक क्यूरेटेड लिस्ट।

Python के साथ इमेज एनोटेशन। पॉलीगोन, आयत, वृत्त, रेखा, बिंदु और AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन का समर्थन करता है।

MNN: Alibaba द्वारा बैटल-टेस्टेड एक बेहद तेज़, हल्का इन्फरेंस इंजन, जो हाई-परफॉर्मेंस ऑन-डिवाइस LLMs और Edge AI को संचालित करता है।

stable diffusion webui colab

Burn एक अगली पीढ़ी की टेंसर लाइब्रेरी और डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो लचीलेपन, दक्षता और पोर्टेबिलिटी से समझौता नहीं करता है।

ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — स्वायत्त ML शोध के लिए हल्के वजन वाले केवल-Markdown कौशल: क्रॉस-मॉडल समीक्षा लूप, विचार खोज, और प्रयोग स्वचालन। कोई फ्रेमवर्क नहीं, कोई लॉक-इन नहीं — Claude Code, Codex, OpenClaw, या किसी भी LLM एजेंट के साथ काम करता है।

डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ फेस रिकग्निशन।

दस्तावेजों को आसानी से संरचित डेटा में बदलें। Unstructured, भाषा मॉडल के लिए जटिल दस्तावेजों को स्वच्छ, संरचित प्रारूपों में बदलने का ओपन-सोर्स ETL समाधान है।

Nano vLLM

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, PostgreSQL, डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम, Node.Js, Golang

Python, Java, C# और Node के साथ Android, iOS, Raspberry Pi और सर्वर के लिए ऑफ़लाइन स्पीच रिकग्निशन API

इस रिपॉजिटरी में पेपर First Order Motion Model for Image Animation का सोर्स कोड है

मॉडलों द्वारा आयोजित अत्याधुनिक Deep Learning स्क्रिप्ट - एंटरप्राइज़-ग्रेड बुनियादी ढांचे पर पुनरुत्पादित सटीकता और प्रदर्शन के साथ प्रशिक्षित और तैनात करने में आसान।

मशीन लर्निंग प्रयोगों के लिए इमेज एगमेंटेशन।

RWKV (उच्चारण RwaKuv) बेहतरीन LLM प्रदर्शन वाला एक RNN है, जिसे GPT ट्रांसफार्मर की तरह सीधे प्रशिक्षित किया जा सकता है (पैरेललाइज़ेबल)। हम RWKV-7 "Goose" पर हैं। यह RNN और ट्रांसफार्मर के सर्वोत्तम गुणों को जोड़ता है - बेहतरीन प्रदर्शन, लीनियर टाइम, स्थिर स्पेस (कोई kv-cache नहीं), तेज़ प्रशिक्षण, अनंत ctx_len, और मुफ्त वाक्य एम्बेडिंग।

C++ में वास्तविक दुनिया के मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण एप्लिकेशन बनाने के लिए एक टूलकिट।

स्वायत्त ड्राइविंग अनुसंधान के लिए ओपन-सोर्स सिम्युलेटर।

ट्रांसफर लर्निंग / डोमेन एडाप्टेशन / डोमेन जनरलाइजेशन / मल्टी-टास्क लर्निंग आदि। पेपर्स, कोड, डेटासेट, एप्लिकेशन, ट्यूटोरियल।

मौजूदा DL फ़्रेमवर्क के शीर्ष पर, ग्राफ़ पर डीप लर्निंग को आसान बनाने के लिए निर्मित Python पैकेज।

PDF प्रारूप में MIT डीप लर्निंग बुक (पूर्ण और भागों में) इयान गुडफेेलो, योशुआ बेंगियो और आरोन कौरविले द्वारा

CLIP का एक ओपन सोर्स कार्यान्वयन।

loralib के लिए कोड, "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models" का एक कार्यान्वयन

ओपन मशीन लर्निंग कंपाइलर फ्रेमवर्क

Pandas और Spark DataFrames के लिए 1 लाइन कोड डेटा क्वालिटी प्रोफाइलिंग और एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस।

20 से अधिक उच्च-प्रदर्शन वाले LLMs, जिन्हें बड़े पैमाने पर प्रीट्रेन, फाइनट्यून और डिप्लॉय करने के लिए रेसिपी के साथ पेश किया गया है।