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ClearML - AIワークロードを効率化する自動的なCI/CD。実験管理、データ管理、パイプライン、オーケストレーション、スケジューリング＆サービングを単一のMLOps/LLMOpsソリューションで提供。

AIエージェントを数ヶ月ではなく数分でGoogle Cloudへ展開。組み込みのCI/CD、評価、オブザーバビリティを備えた本番環境対応テンプレート。

このリポジトリは、人工知能（AI）に関する様々なコースやリソースへのキュレーションされたリンク集です。

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。

AIトップツールの厳選リスト

開発者向け最高のLLMOpsツールの素晴らしいキュレーション済みリスト

Kubernetes上でのスケーラブルなマルチフレームワーク展開に対応した標準化された分散型生成AIおよび予測AI推論プラットフォーム

🐢 LLMエージェント向けのオープンソースの評価・テストライブラリ

ZenML 🙏: パイプラインからエージェントまでを網羅する単一のAIプラットフォーム。https://zenml.io.

PyTorch Lightning + Hydra。ML実験のための非常に使いやすいテンプレート。⚡🔥⚡

Superduper: カスタムAIアプリケーションおよびエージェントを構築するためのエンドツーエンドフレームワーク。

LLMの実践ガイド：基礎からLLMOpsのベストプラクティスを用いた高度なLLMおよびRAGアプリのAWSへのデプロイまで

😎 優れたMLOpsツールの厳選リスト。

Argillaは、AIエンジニアやドメインエキスパートが高品質なデータセットを構築するためのコラボレーションツールです。

cube studioは、オープンソースのクラウドネイティブなオールインワン機械学習/深層学習/大規模モデルAIプラットフォームです。MLOpsのアルゴリズムリンク全工程、コンピューティングリソースレンタルプラットフォーム、ノートブックオンライン開発、ドラッグ＆ドロップによるタスクフローパイプラインオーケストレーション、マルチマシン/マルチGPU分散学習、ハイパーパラメータ探索、推論サービスVGPU仮想化、エッジコンピューティング、アノテーションプラットフォームの自動アノテーション、deepseekなどの大規模モデルのSFTファインチューニング/報酬モデル/強化学習トレーニング、vllm/ollama/mindieによる大規模モデルのマルチマシン推論、プライベートナレッジベース、AIモデルマーケットをサポートし、国産CPU/GPU/NPU（昇騰エコシステム）をサポート、RDMAをサポート、pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/ray/volcanoなどの分散処理をサポートします。

数千のプロダクション機械学習モデルをパッケージ化、デプロイ、監視、管理するためのMLOpsフレームワーク

最高の真のオープンソースAIプロジェクト、モデル、ツール、インフラストラクチャの厳選リスト。毎日更新。

🤖 LLMOpsのベストプラクティスを使用して、エンドツーエンドのプロダクションレディなLLM & RAGシステムを無料で構築する方法を学習：ソースコード + 12回のハンズオンレッスン

Kubeflowのための機械学習パイプライン

⚡️SwanLab - オープンソースでモダンなデザインのAIトレーニング追跡・可視化ツール。Cloud/セルフホスト利用をサポート。PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Kerasなどと統合。

耐障害性があり、高いスケーラビリティを持つGPUオーケストレーション、および数十億から数兆のパラメータを持つモデルのトレーニングのために設計された機械学習フレームワーク

FEDML - 大規模分散学習、モデルサービング、フェデレーテッドラーニングのための統一的でスケーラブルなMLライブラリ。クロスクラウドスケジューラであるFEDML Launchにより、あらゆるAIジョブをあらゆるGPUクラウドまたはオンプレミスクラスターで実行可能になります。このライブラリを基盤として、TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) はスケーラブルな生成AIプラットフォームを提供します。

Deepchecks: MLモデルとデータの継続的検証のためのテスト。Deepchecksは、研究から本番環境までのデータとモデルを徹底的にテスト可能にする、AIおよびML検証ニーズに対応する包括的なオープンソースソリューションです。

Maestro: Netflixのワークフローオーケストレーター

AIインフラ / AIオーケストレーション / AIコントロールプレーン

物語やモデルを構築するための科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムのコレクション。

本番環境グレードのMLアプリケーションの設計、開発、デプロイ、およびイテレーションの方法を学ぶ。

Determined は、分散トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、実験追跡、リソース管理を簡素化するオープンソースの機械学習プラットフォームです。PyTorch および TensorFlow と連携します。

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。

エージェントに必要なすべてのモデルに対応する、オープンソースの推論サーバーおよび本番用クラスター