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全ての人向けのオープンソース機械学習フレームワーク

12週間、26のレッスン、52のクイズ、すべての人向けの古典的な機械学習

30 Days of Pythonプログラミングチャレンジは、Pythonプログラミング言語を30日間で学ぶためのステップバイステップガイドです。このチャレンジは100日以上かかる場合もあります。ご自身のペースで進めてください。以下の動画も役立つかもしれません：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw

ニューラルネットワーク、ディープラーニング、機械学習モデルのビジュアライザー

高速で小型、完全に自律的なAIパーソナルアシスタントインフラストラクチャ。あらゆるOS、あらゆるプラットフォームに対応 — どこにでもデプロイ、何でもスワップ 🦀

エージェント、LLM、MLモデルのためのオープンソースAIエンジニアリングプラットフォーム。MLflowは、あらゆる規模のチームがコストを管理し、モデルとデータへのアクセスを管理しながら、本番品質のAIアプリケーションをデバッグ、評価、監視、最適化できるようにします。

⛔️ 非推奨 — 代わりに https://github.com/ageron/handson-ml3 または handson-mlp を参照してください。

🏆 素晴らしい機械学習Pythonライブラリのランキングリスト。毎週更新。

機械学習の相互運用性のオープン標準

MNN: Alibabaによって実証された超高速で軽量な推論エンジンであり、高性能なオンデバイスLLMやEdge AIを駆動します。

Kubernetes用機械学習ツールキット

ドキュメントを簡単に構造化データに変換。Unstructuredは、複雑なドキュメントを言語モデル向けのクリーンで構造化された形式に変換するためのオープンソースETLソリューションです。エンタープライズグレードのPlatform製品について、ウェブサイトで本番グレードのワークフロー、パーティショニング、エンリッチメント、チャンキング、埋め込みについて詳しくご覧ください。

利用可能な研究文献に基づき、第一原理から構築したClaude Mythosアーキテクチャの理論的な再構築。

MLOpsのための厳選されたリファレンスリスト

カスタムLLM、ニューラルネットワーク、その他のAIモデルを構築するためのローコードフレームワーク

Dopamineは、強化学習アルゴリズムの高速プロトタイピングのための研究フレームワークです。

AI/ML システムの構築、管理、デプロイ

Python向けのオープンソースのローコードAutoMLプラットフォーム。PyCaret 4.0: sklearnネイティブエンジン + Reactコントロールプレーン。

📸 高性能で強力な React Native カメラライブラリ。

OmnigentはオープンソースのAIエージェントフレームワークおよびメタハーネスです。Claude Code、Codex、Cursor、Pi、カスタムエージェントをオーケストレーションできます。コードを書き直すことなくハーネスを交換し、ポリシーとサンドボックス化を強制し、あらゆるデバイスからリアルタイムでコラボレーションが可能です。

OneFlowは、ユーザーフレンドリーでスケーラブルかつ効率的になるように設計された深層学習フレームワークです。

ML.NETは.NET向けのオープンソースかつクロスプラットフォームの機械学習フレームワークです。

生成AIのためのコミュニティインターフェース

OpenTelemetryベースの、GenAIまたはLLMアプリケーション向けのオープンソースオブザーバビリティ。

AI/ML向けオープンソースFeature Store。

Core ML用のモデルの最大リスト (iOS 11以降向け)

ML/AIアプリケーション向けのGPU搭載Postgres。

SuperPromptは、AIエージェントを理解するのに役立つ可能性のあるプロンプトを設計する試みである。

機械学習モデル向けの、柔軟で高性能なサービングシステム。

Aim 💫 — 使いやすく、強化されたオープンソースの実験トラッカー。