オープンソース。新しい可能性。

YOLOv5は、物体検出・-instance分割・画像分類に対応したPyTorchベースの高速・高精度なコンピュータビジョンフレームワークです。カスタムデータセットでの学習、多様なソースからの推論、ONNX/TensorRT/CoreMLへのモデルエクスポートをサポートします。

Made With MLは、プロダクション向けの機械学習アプリケーションの設計・開発・デプロイ・反復を教えるオープンソースのコースおよびリポジトリで、MLOps、テスト、サービング、CI/CD、継続的学習をカバーしている。

FaceSwapは、深層学習を活用したオープンソースのPythonアプリケーションで、画像や動画の顔置換を実現する。抽出・学習・変換のmulti-stageパイプラインを持ち、CLIとGUIの両インターフェースをサポートし、CUDA対応GPUによる高速処理が可能。

Colossal-AIはHPC-AI Techが提供するオープンソースの分散ディープラーニングフレームワークで、並列トレーニング戦略、メモリ管理、推論加速機能により大規模AIモデルのコスト削減と効率化を実現する。

『Build a Large Language Model (From Scratch)』の公式コードリポジトリ。GPT系モデルの事前学習と微調整を段階的にPyTorchで実装し、ノートブックと演習を提供。

labml.aiは60以上のPyTorch実装を公開しており、各論文・アルゴリズムに解説を付した教育コンテンツ。Transformer、拡散モデル、GAN、強化学習、オプティマイザ、アーキテクチャなどをカバー。

VSEはローカルで動作する動画用ハード字幕抽出ツール。ディープラーニングで字幕領域を検出しOCRでテキスト認識、SRT/TXT字幕を生成。87言語対応、バッチ処理、GPUアクセラレーション対応、サードパーティAPI不要。

fastaiはPyTorchベースのディープラーニングライブラリであり、迅速な開発を可能にするハイレベルコンポーネントと、研究やカスタマイズのためのローレベルコンポーネントの両方を提供します。

FiftyOneは、高品質なデータセットとコンピュータビジョンモデルを構築するためのオープンソースツールです。視覚化、ラベリング、評価、キュレーションなどの機能を提供し、PyTorch、Hugging Face、Ultralyticsなどのライブラリと統合されています。

PaddlePaddleは、モデルライブラリや開発キットを含む機械学習の包括的なフレームワークを提供する、産業グレードのディープラーニングプラットフォームです。

PyTorchは、GPU加速によるテンソル計算と、テープベースのautogradシステムに基づく柔軟なディープニューラルネットワークフレームワークを提供するオープンソースの機械学習ライブラリです。

Keras 3は、JAX、TensorFlow、PyTorch、またはOpenVINOを使用してモデルの構築とトレーニングが可能なマルチバックエンド対応のディープラーニングフレームワークです。

データロード、可視化、データセット管理のためのモデルに依存しないビルディングブロックを提供する、コンピュータビジョン向けの包括的なツールキットです。

PlanckGPTは、一般消費者向けノートPCでゼロから学習できる約5.4億パラメータの小型GPT言語モデルです。Fineweb-eduで事前学習し、チャット微調整も可能です。

Gradioは、機械学習モデル、API、または任意のPython関数向けに、Web開発の経験がなくてもWebアプリケーションを迅速に構築して共有できるオープンソースのPythonライブラリです。

Magikaは、GoogleのAIを活用したファイルコンテンツタイプ検出ツールです。小さなディープラーニングモデルを使用して、単一CPU上で200以上のファイルタイプを数ミリ秒で識別し、約99%の精度を実現します。Rust CLIに加え、Python、JavaScript、Goのバインディングが利用可能です。

PyroはPyTorch上に構築された柔軟でスケーラブルな深層確率プログラミングライブラリであり、普遍的な確率モデルと自動推論をサポートします。

『AI Engineering from Scratch』は、APIラッパーではなく第一原理からAIエンジニアリングを教える無料・MITライセンスのカリキュラム兼リファレンスマニュアル。20フェーズ・523レッスン（約342時間）で、Python・TypeScript・Rust・Juliaによる実装を収録。各レッスンは数学ベースの自作、フレームワーク利用、再利用成果物の作成で構成され、AIチューター機能やClaude認定試験対策も備える。

Sonnetは、DeepMindが開発したTensorFlow 2上に構築されたニューラルネットワークライブラリです。snt.Moduleコンセプトを通じて、機械学習研究のためのシンプルで合成可能な抽象化を提供し、カスタムモジュール、シリアライゼーション、分散トレーニングをサポートします。

YuE2は、記号的な計画と音声合成を統合したオープンな音楽生成モデルです。歌詞とスタイルプロンプトから編集可能なメロディ・コード譜を生成し、その後ボーカルと伴奏を含む完全な楽曲としてレンダリングします。ゼロショットカバーやエージェントによる譜面編集にも対応しています。