オープンソース。新しい可能性。

Argo Workflowsは、Kubernetes上の並列ジョブをオーケストレーションするためのコンテナネイティブなワークフローエンジンであり、カスタムリソース定義（CRD）として実装されています。

Taipyは、データサイエンティストやMLエンジニアがフロントエンド言語を習得することなく、本番環境向けのデータおよびAI駆動型ウェブアプリケーションを構築・展開できるように設計されたPythonフレームワークです。

Recotemはirspack上に構築されたレシピ駆動型レコメンダーシステムツールです。1つのYAMLでデータ、トレーニング、出力を定義し、trainは署名付きアーティファクトを生成、serveはホットスワップ付きREST APIとしてマウントします。単一バイナリでデータベース不要です。

FairMindは、機械学習、LLM、マルチモーダルAIモデル向けにバイアス検出、公平性テスト、コンプライアンス追跡を提供するオープンソースのAIガバナンスプラットフォームです。エビデンスグレードの評価、モデルレジストリ、修復ツールを提供します。

Great Expectations (GX Core) は、データの整合性と信頼性を確保するために、データ向けのユニットテストを作成するフレームワークを提供するオープンソースの Python ライブラリです。

MLflowは、エージェント、LLM、および従来のMLモデルのライフサイクル管理向けに設計されたオープンソースのAIエンジニアリングプラットフォームであり、オブザーバビリティ、評価、デプロイに重点を置いています。

NovaFabricは、AIやHPCの実行をポータブルで機密情報が削除された再現可能な「カプセル」としてキャプチャする、オープンソースのセルフホスト型CLIツールです。アプリケーションコードの変更なしに利用可能です。

Label Studioは、音声、テキスト、画像、動画、時系列など多様なデータ型に対応したオープンソースのデータラベリングツールです。シンプルなUIでラベル付けができ、各種モデル形式へのエクスポートが可能です。

Dagsterは、データアセットのライフサイクル全体にわたる開発、本番運用、および観測のために設計されたクラウドネイティブなデータパイプラインオーケストレーターです。

Apache Airflowは、ワークフローをコードとしてプログラム的に作成、スケジュール、監視するためのプラットフォームであり、主にデータパイプラインやAI/MLのオーケストレーションに使用されます。

PyCaret 4.0は、Python向けのオープンソースで自己ホスト型のAutoMLプラットフォームです。sklearnネイティブのエンジン、FastAPIコントロールプレーン、React UIを備え、単一のdocker composeコマンドでローカル実行できます。

Deep Lakeは、ベクトル検索とストレージを組み合わせたAI向けサーバーレス・マルチモーダルデータベースです。埋め込み、画像、動画、音声、ドキュメントを扱い、クラウドストレージからPyTorch/TensorFlowへ直接ストリーミングし、バージョン管理やLangChain、LlamaIndex、Weights & Biasesとの統合をサポートします。

QdrantはRustで記述された高性能なベクトル類似性検索エンジンおよびデータベースであり、セマンティック検索や大規模なベクトル管理を必要とするAIアプリケーション向けに設計されています。

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。