オープンソース。新しい可能性。

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。

Cogは機械学習モデルを本番環境対応のDockerコンテナにパッケージ化するオープンソースツールで、CUDA互換性を自動処理し、Pythonの型定義からHTTP推論APIを生成する。

ONNX Runtimeは、PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどのモデルをサポートする、機械学習の推論およびトレーニング向けのクロスプラットフォーム・アクセラレータです。

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。

PhotoPrismは、AI搭載のプライバシー重視型アプリケーションで、写真やビデオの閲覧、整理、共有を目的としており、セルフホスティングまたはクラウド展開向けに設計されています。

Frigateは、IPカメラ向けのローカルNVRで、Home Assistant向けに構築されたリアルタイムAIオブジェクト検出機能を備えています。OpenCVとTensorFlowを使用し、モーショントリガー検出、MQTT、オブジェクトベースの保持、24/7録画、RTSPリストリーミング、低遅延WebRTC/MSEライブビューを提供します。

Spleeterは、Deezer Researchが開発したPythonベースの音楽ソース分離ライブラリで、事前学習済みのTensorFlowモデルを使用して、音声をボーカル、ドラム、ベースなどのステムに分割します。

TensorFlowは、機械学習のためのエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームであり、ML搭載アプリケーションの構築とデプロイのための柔軟なツールとライブラリのエコシステムを提供します。

einopsは、アインシュタイン風の表記を用いた柔軟なテンソル演算ライブラリで、PyTorch、JAX、TensorFlow、NumPyなどで可読性が高く信頼性のあるコードを実現します。

Rayは、単一のノートパソコンから分散クラスターまで、AIおよびPythonアプリケーションをスケールさせるための統合フレームワークです。

AutoKerasは、Keras上に構築されたオープンソースのAutoMLライブラリで、画像、テキスト、構造化データタスクの深層学習モデル探索を自動化します。

Screenityは、サインイン不要でタブ、デスクトップ、カメラの無制限の録画が可能な、プライバシー重視の無料の画面録画および注釈ツールです。