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Un peu de curiosité. Un monde de code ouvert.
THE FIRST COLLECTIONBibliothèque d'apprentissage par renforcement pour les décisions opérationnelles—tarification, stocks, énergie, files d'attente, chaînes d'approvisionnement. 31 algorithmes avec interfaces typées, références classiques et benchmarks reproductibles.
ChatRWKV est une interface de chat open source propulsée par RWKV, un modèle de langage 100% RNN. Il offre une qualité comparable aux Transformers avec une utilisation VRAM réduite et une inférence plus rapide. Le projet fournit des API Python, des démos Gradio et des guides pour le fine-tuning et le déploiement local des modèles RWKV.
Un projet open-source de prédiction de combats de l'UFC : classements Elo, ensemble boosté par gradient et réseau de neurones multi-tâches fusionnés en un scoreur calibré, évalué par walk-forward à fenêtre croissante sur 2018-2026, avec un explorateur de confrontations Streamlit et un pipeline de données auto-mis à jour hebdomadairement.
ESPnet est une boîte à outils de traitement de la parole de bout en bout basée sur PyTorch, couvrant la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la traduction, l'amélioration, la diarisation, etc., avec des recettes reproductibles et des modèles pré-entraînés.
Un dépôt éducatif enseignant l'apprentissage automatique supervisé à partir des principes fondamentaux avec Python, couvrant les bases mathématiques et les implémentations pratiques.
WhisperLiveKit est un pipeline speech-to-text auto-hébergé à ultra-faible latence, offrant transcription en temps réel, diarisation et traduction via WebSocket et API compatibles OpenAI/Deepgram.
SANA est la famille open source de modèles de diffusion efficaces de NVIDIA pour la génération d'images et de vidéos haute résolution, avec code d'entraînement et d'inférence, attention linéaire, compression DC-AE et déploiement 4 bits.
Stable Baselines3 (SB3) est un ensemble d'implémentations fiables d'algorithmes d'apprentissage par renforcement en PyTorch, conçu pour la recherche et la reproduction industrielle.
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.
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.
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.
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.
ComfyUI est un moteur de création IA modulaire doté d'une interface graphique à nœuds pour générer des images, des vidéos, de l'audio et des modèles 3D via des modèles open-source et propriétaires de pointe.
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.
DocsGPT est une plateforme d'IA open-source pour créer des agents et assistants intelligents, proposant l'analyse de documents, le support multi-modèles et des capacités de recherche d'entreprise.
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.
Cog regroupe les modèles d'apprentissage automatique dans des conteneurs Docker prêts pour la production, gérant automatiquement la compatibilité CUDA et générant une API d'inférence HTTP à partir des définitions de types Python.
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.
