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Un peu de curiosité. Un monde de code ouvert.
THE FIRST COLLECTIONYOLOv5 est un framework open-source de vision par ordinateur basé sur PyTorch, dédié à la détection d'objets, la segmentation d'instances et la classification. Il propose des modèles pré-entraînés, l'inférence depuis diverses sources et l'export vers ONNX, TensorRT ou CoreML.
Made With ML est un cours et un codebase open-source enseignant la conception, le développement, le déploiement et l'itération d'applications ML de production, couvrant MLOps, tests, serving, CI/CD et apprentissage continu.
FaceSwap est un outil basé sur le deep learning pour la reconnaissance et le remplacement de visages dans les images et vidéos. Il propose des étapes d'extraction, entraînement et conversion avec interfaces CLI et GUI, supportant l'accélération GPU CUDA.
Colossal-AI est un système open-source pour entraîner et exécuter des modèles d'IA à grande échelle de manière plus économique et efficace, offrant des stratégies de parallélisation, une gestion de la mémoire et une accélération de l'inférence.
Dépôt de code officiel pour « Build a Large Language Model (From Scratch) » : implémentation PyTorch pas à pas de modèles de type GPT, couvrant pré-entraînement et affinage avec notebooks et exercices.
labml.ai propose plus de 60 implémentations PyTorch documentées de papiers et algorithmes de deep learning, accompagnées de notes explicatives côte à côte sur leur site web.
VSE est un outil open-source local pour extraire les sous-titres durs des vidéos vers des fichiers SRT/TXT. Il utilise l'OCR et le deep learning, supporte 87 langues, le traitement par lots et l'accélération GPU sans API tierce.
fastai est une bibliothèque de deep learning basée sur PyTorch qui propose des composants de haut niveau pour une productivité rapide et des composants de bas niveau pour la recherche et la personnalisation.
FiftyOne est un outil open-source pour créer des jeux de données de haute qualité et affiner des modèles d'vision par ordinateur, offrant une interface visuelle pour l'exploration, l'étiquetage, l'évaluation et la purification des données visuelles.
PaddlePaddle est une plateforme d'apprentissage profond de qualité industrielle offrant un framework complet pour le machine learning, incluant des bibliothèques de modèles et des kits de développement.
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source offrant le calcul tensoriel avec accélération GPU et un framework de réseaux neuronaux profonds flexible basé sur un système autograd.
Keras 3 est un framework d'apprentissage profond multi-backend permettant aux utilisateurs de construire et d'entraîner des modèles via JAX, TensorFlow, PyTorch ou OpenVINO.
Une boîte à outils complète pour la vision par ordinateur offrant des blocs de construction agnostiques vis-à-vis des modèles pour le chargement des données, la visualisation et la gestion des ensembles de données.
PlanckGPT est un petit modèle de langage GPT (~540M paramètres) conçu pour être entraîné de zéro sur un ordinateur portable grand public, avec pré-entraînement sur Fineweb-edu et affinage conversationnel.
Gradio est une bibliothèque Python open-source permettant de créer et de partager rapidement des applications web pour des modèles de machine learning, des API ou toute fonction Python, sans expérience en développement web.
Magika est l'outil de détection de type de contenu de fichiers propulsé par l'IA de Google. Il utilise un petit modèle d'apprentissage profond pour identifier plus de 200 types de fichiers en quelques millisecondes sur un seul CPU, avec une précision d'environ 99 %. Disponible en tant qu'interface en ligne de commande Rust, ainsi que des liaisons Python, JavaScript et Go.
ONNX Runtime est un accélérateur multiplateforme pour l'inférence et l'entraînement d'apprentissage automatique, prenant en charge les modèles de PyTorch, TensorFlow et scikit-learn.
Pyro est une bibliothèque de programmation probabiliste profonde flexible et évolutive, construite sur PyTorch, prenant en charge des modèles probabilistes universels et l'inférence automatisée.
Curriculum gratuit et open source d'ingénierie IA à partir des premiers principes : 523 leçons en 20 phases (~342 heures), couvrant des mathématiques à la production en Python, TypeScript, Rust et Julia. Chaque leçon produit un prompt, skill, agent ou serveur MCP réutilisable ; inclut un tuteur IA installable et une préparation à la certification Claude.
Sonnet est une bibliothèque de réseaux neuronaux open-source de DeepMind, construite sur TensorFlow 2. Elle offre des abstractions modulaires via snt.Module pour la recherche en apprentissage automatique, facilitant le développement de modèles personnalisés, leur sérialisation et l'entraînement distribué.
