models

Web framework dành cho những người theo đuổi sự hoàn hảo nhưng bị giới hạn về thời gian.

Xây dựng và chia sẻ các ứng dụng machine learning hấp dẫn, hoàn toàn bằng Python. 🌟 Hãy bấm Star để ủng hộ dự án của chúng tôi!

Các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa với hơn 500 mạng nền tảng (backbone) dựa trên CNN và transformer đã được huấn luyện sẵn.

Bộ sưu tập các mô hình tiên tiến, được huấn luyện trước ở định dạng ONNX

Danh sách lớn nhất các mô hình cho Core ML (cho iOS 11+)

Được duy trì chính thức, hỗ trợ bởi PaddlePaddle, bao gồm CV, NLP, Speech, Rec, TS, mô hình lớn v.v.

Kho lưu trữ các mô hình đã được chuyển đổi qua lại giữa các framework khác nhau. Các framework được hỗ trợ gồm TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.

Các mô hình Deep Learning được huấn luyện trước và các bản demo (chất lượng cao và cực kỳ nhanh)

TorchGeo: tập dữ liệu, bộ lấy mẫu, phép biến đổi và mô hình được huấn luyện trước cho dữ liệu không gian địa lý

CLI và Python client chính thức cho Hugging Face Hub.

Các mô hình YSM tôi sưu tầm từ nhiều nguồn khác nhau, miễn phí sử dụng. Vui lòng tham gia máy chủ Discord YSM nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào:

Danh sách tổng hợp các LLM y tế, hệ thống đa phương thức, tập dữ liệu, benchmark và nhiều hơn nữa. 🏥

Làm cho việc lưu vào bộ nhớ đệm mô hình Eloquent trở nên dễ dàng.

Typegoose - Định nghĩa các mô hình Mongoose sử dụng lớp TypeScript.

💫 Các mô hình cho thư viện Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) spaCy

Quản lý các mô hình Ollama của bạn bằng Go

Một bộ sưu tập các Jupyter notebook tham chiếu và ứng dụng AI/ML demo cho các trường hợp sử dụng trong doanh nghiệp: tiếp thị, định giá, chuỗi cung ứng, sản xuất thông minh và hơn thế nữa.

No-code ở giao diện, Python ở backend. Một framework mã nguồn mở để tạo các ứng dụng dữ liệu.

Một công cụ DevOps mã nguồn mở từ CNCF dùng để đóng gói và quản lý phiên bản cho các mô hình AI/ML, tập dữ liệu, mã nguồn và cấu hình thành một OCI Artifact.

Một framework mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở có khả năng hiểu biết.

Những gì ActiveModel còn thiếu

:milky_way: Dự án R easystats

:muscle: Các chỉ số chất lượng và hiệu suất của mô hình (R2, ICC, LOO, AIC, BF, ...)

[ICLR 2026 Oral] ScaleCUA là các agent sử dụng máy tính mã nguồn mở có thể hoạt động trên môi trường đa nền tảng (Windows, macOS, Ubuntu, Android).

View model trong Laravel.

Framework toàn diện để xây dựng ứng dụng web bằng Rust.

csghub-server là máy chủ backend cho CSGHub giúp người dùng quản lý dataset, mô hình, cũng như chạy Model Inference, Finetune và Application Spaces.

Nơi tập trung cho nhóm công tác kỹ thuật/mở rộng quy mô: tài liệu, script và log SLURM, môi trường tính toán và dữ liệu.

Công cụ chuyển đổi tệp ONNX sang LiteRT/TFLite/TensorFlow, mã nguồn gốc PyTorch (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) và Dynamo ONNX. Công cụ này cũng hỗ trợ chuyển đổi trực tiếp từ LiteRT sang PyTorch.

Triển khai bất kỳ mô hình AI, tác nhân, cơ sở dữ liệu, RAG và đường ống nào cục bộ hoặc từ xa trong vài phút