オープンソース。新しい可能性。

Apache TVMは、ユニバーサルなデプロイメントとカスタマイズ可能なコンパイラパイプライン向けに設計されたオープンな機械学習コンパイルフレームワークです。

Eclipse Deeplearning4J（DL4J）はJVM対応のオープンソース深層学習エコシステムであり、Java、Scala、Kotlinなどからモデル構築・訓練・展開が可能。Keras、TensorFlow、ONNXのインポート、ND4J線形代数、SameDiff自動微分、DataVecでデータ前処理、CPU/GPU対応。

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。

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。

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。

CatBoostはYandexが開発・保守するオープンソースの勾配ブースティングライブラリで、分類・回帰・ランキングに対応し、カテゴリカル特徴のネイティブサポート、CPU/GPU訓練、Apache Sparkによる分散訓練、Python/R/Java/C++ APIを提供します。

FragmentColorは、Rust、JS、Python、Swift、Kotlin向けのクロスプラットフォームGPU抽象化ライブラリです。WGSL/GLSLを使用してVulkan、Metal、DirectX、WebGPUでのシェーダーワークフローを簡素化します。

ScaleneはPython向けの高精度プロファイラで、CPU・GPU・メモリ使用量のボトルネックを特定できる。サンプリング方式で低オーバーヘッドを維持し、行レベルの詳細レポートを提供する。AI連携による最適化提案やWeb GUIでの可視化も特徴。

DeepSpeedは、大規模モデルのトレーニングと推論を簡単、効率的、かつ効果的に行うために設計されたディープラーニング最適化ライブラリです。