models

O framework Web para perfeccionistas com prazos.

Crie e compartilhe aplicativos incríveis de machine learning, tudo em Python. 🌟 Dê uma estrela para apoiar o nosso trabalho!

Modelos de segmentação semântica com mais de 500 backbones pré-treinados baseados em convolução e transformers.

Uma coleção de modelos pré-treinados de última geração no formato ONNX

A maior lista de modelos para Core ML (para iOS 11+)

Mantido oficialmente e suportado pelo PaddlePaddle, incluindo CV, NLP, Speech, Rec, TS, grandes modelos e mais.

Um repositório para armazenar modelos que foram convertidos entre vários frameworks. Frameworks suportados: TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.

Modelos de Deep Learning pré-treinados e demos (alta qualidade e extremamente rápidos).

TorchGeo: datasets, samplers, transformações e modelos pré-treinados para dados geoespaciais.

A CLI oficial e o cliente Python para o Hugging Face Hub.

Modelos YSM coletados de várias fontes, de uso gratuito. Por favor, entre no servidor Discord do YSM se tiver alguma dúvida.

Uma lista curada de LLMs médicos, sistemas multimodais, conjuntos de dados, benchmarks e muito mais. 🏥

Cache de modelos Eloquent simplificado

Typegoose - Defina modelos Mongoose usando classes TypeScript.

Modelos para a biblioteca de Processamento de Linguagem Natural (NLP) spaCy

Gerencie seus modelos Ollama

Uma coleção de Jupyter notebooks de referência e demonstrações de aplicações de IA/ML para casos de uso corporativo: marketing, precificação, cadeia de suprimentos, manufatura inteligente e muito mais.

No-code no front, Python no back. Um framework open-source para criar aplicativos de dados.

Uma ferramenta DevOps de código aberto da CNCF para empacotar e versionar modelos de IA/ML, conjuntos de dados, código e configurações em um OCI Artifact.

Um framework de Large Language Model com base de conhecimento de código aberto.

O que o ActiveModel deixou de fora

:milky_way: O projeto R easystats

:muscle: Métricas de qualidade e desempenho de modelos (R2, ICC, LOO, AIC, BF, ...)

[ICLR 2026 Oral] ScaleCUA é o agente de uso de computador de código aberto que pode operar em ambientes multiplataforma (Windows, macOS, Ubuntu, Android).

View models no Laravel

Framework abrangente para construir aplicações web em Rust.

csghub-server é o servidor backend para o CSGHub, que ajuda os usuários a gerenciar datasets, modelos, além de executar inferência de modelos, fine-tuning e espaços de aplicação.

Local central para o grupo de trabalho de engenharia/escalabilidade: documentação, scripts e logs SLURM, ambiente computacional e dados.

Uma ferramenta para converter arquivos ONNX para LiteRT/TFLite/TensorFlow, código nativo PyTorch (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) e Dynamo ONNX. Também suporta conversão direta de LiteRT para PyTorch.

Implante qualquer modelo de IA, agente, banco de dados, RAG e pipeline localmente ou remotamente em minutos