Code ouvert. Horizons nouveaux.

Bibliothèque Python dédiée à l'infrastructure de données pour IA sur appareil, proposant des fournisseurs d'embeddings quantifiés pour images et texte, une indexation par lots pour images, vidéos et documents, un clustering incrémental, une recherche sémantique et une classification few-shot.

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.

Un runtime résident GPU pour les modèles vidéo image-à-image TensorRT, permettant une mise à l'échelle vidéo haute performance en conservant les images brutes sur le GPU du décodage à l'encodage.

Une collection organisée de modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés et de pointe au format ONNX, couvrant la vision par ordinateur, le NLP, l'IA générative et l'apprentissage automatique graphique. Le dépôt est déprécié, les modèles étant migrés vers Hugging Face.

AudioMuse-AI est un outil auto-hébergé et open source qui utilise l'analyse sonore et l'IA pour redécouvrir des chansons oubliées, générer des playlists intelligentes et explorer les bibliothèques musicales sans dépendre des métadonnées ou des API externes. Il s'intègre à Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby et Plex.

YOLOv5 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.