huggingface

このリポジトリにはHugging Face Agents Courseが含まれています。

🤗 AIモデル向けのすぐに使えるデータセットの最大のハブ。高速で使いやすく効率的なデータ操作ツールを提供します。

VoiceStudioは、完全にローカルで動作するオープンソースのElevenLabs代替ツールです。646言語で音声クローニング、音声デザイン、ビデオダビング、ディクテーション、文字起こし、オーディオブック作成に対応しています。

LangChain4jは、JVM上でLLM駆動型アプリケーションを構築するための慣用的でオープンソースのJavaライブラリです。人気のLLMプロバイダーやベクトルストアに対して統一されたAPIを提供し、ツール呼び出し（MCPサポートを含む）、エージェント、RAGの実装を容易にします。QuarkusやSpring BootなどのエンタープライズJavaフレームワークとシームレスに統合されます。

あらゆるAIモデルに対応した、包括的なAI研究およびエンジニアリングスキルを提供するオープンソースライブラリ。このスキルをパッケージ化することで、あなたのclaude code/codex/geminiエージェントはフルパワーのAI研究エージェントになります。Orchestra Researchによってメンテナンスされています。

PyTorchベースの音声ツールキット

HuggingChatを支えるオープンソースコードベース

エンタープライズグレードのマルチエージェントオーケストレーションフレームワーク。ウェブサイト: https://swarms.ai

YuE: Suno.aiに似たオープンなフルソング音楽生成基盤モデル

PyTorchをラップした、scikit-learn互換のニューラルネットワークライブラリ

⚡ 純粋なRustによるWebGPU推論エンジン — OpenAI-API互換、GGUFネイティブ、あらゆるGPUで動作。Python不要。llama.cpp不要。単一バイナリ。

Chronos: 時系列予測のための事前学習済みモデル

AIおよびマルチモーダルワークロード向けの高性能データエンジン。あらゆる規模で画像、音声、動画、構造化データを処理します。

BaiChuan-Incによって開発された大規模な7B事前学習言語モデル

フレームワーク非依存のスライス/タイル推論 + インタラクティブUI + エラー分析プロット

テキスト埋め込みモデルのための超高速推論ソリューション

1つのYAMLファイルからLLMをファインチューニング。レイヤーストリーミングにより、4 GBのラップトップGPUで8Bモデルを学習可能。

潜在空間を探索し、テキストプロンプト間でモーフィングさせることで、Stable Diffusionで🔥動画を作成できます。

🤗 AutoTrain Advanced

制約駆動型かつ効率的なLLMプログラミングのための言語。

CSGHubは、OpenCSGチームによって開発された全く新しいLLM管理のためのオープンソースプラットフォームです。Hugging Faceに匹敵する機能を備えたオープンソースおよびオンプレミス/SaaSソリューションを提供します。Hugging FaceとのPython SDK互換性により、LLM、データセット、エージェントのライフサイクルを完全に制御できます。ぜひご参加ください！ ⭐️

Baichuan Intelligent Technologyが開発した一連の大規模言語モデル

Huggingface Transformersの実践的なハンズオン講座動画をB站とYouTubeで同時更新中。

AIエージェント向けのカスケードランタイム。エージェントループ内でコスト、レイテンシ、品質、ポリシー決定を最適化。

ウェブサイト用の完全にカスタマイズ可能なAIチャットボットコンポーネント

Eagle: データ中心戦略を採用した最先端のVision-Language Models

Distilabel は、検証済みの研究論文に基づいた高速、信頼性、拡張性のあるパイプラインを必要とするエンジニア向けの、合成データおよび AI フィードバック用フレームワークです。

LakeSoul は、高速なデータ取り込み、同時更新、インクリメンタル分析、マルチモーダルデータ処理、ベクトル検索を実現する、エンドツーエンドのリアルタイムクラウドネイティブ Lakehouse フレームワークであり、次世代の BI および AI ワークロードを強力にサポートします。

LLM、エージェント、RAG、ファインチューニング、LLMOps、AIシステム技術を活用して「セカンドブレイン」AIアシスタントの構築を学ぶ。

peftを使用したLLMのファインチューニング