오픈 소스. 새로운 가능성.

Apache TVM은 범용 배포와 맞춤형 컴파일러 파이프라인을 위해 설계된 오픈 소스 머신러닝 컴파일 프레임워크입니다.

MLflow는 에이전트, LLM 및 전통적인 ML 모델의 라이프사이클 관리를 위해 설계된 오픈 소스 AI 엔지니어링 플랫폼으로, 관측 가능성, 평가 및 배포에 중점을 둡니다.

Ray는 단일 노트북에서 분산 클러스터까지 AI 및 Python 애플리케이션을 확장할 수 있는 통합 프레임워크입니다.

TRL은 Hugging Face 생태계를 기반으로 강화 학습 및 선호도 최적화 기술을 사용하여 파운데이션 모델을 사후 학습시키기 위한 종합 라이브러리입니다.

PEFT는 최소한의 계산 및 저장 비용으로 대규모 사전 학습 모델을 조정할 수 있는 최신 매개변수 효율적 미세 조정(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 방법을 제공하는 라이브러리입니다.

ONNX Runtime은 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 모델을 지원하는 머신러닝 추론 및 학습용 크로스 플랫폼 가속기입니다.

CTranslate2를 사용하여 OpenAI의 Whisper 모델을 빠르게 재구현한 프로젝트로, 전사 속도 향상과 메모리 사용량 감소를 제공합니다.

Whisper는 다국어 전사, 번역 및 언어 식별이 가능한 범용 다중 작업 음성 인식 모델입니다.

OpenCV는 이미지 처리 및 시각적 분석을 위한 광범위한 도구를 제공하는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.

scikit-learn은 SciPy를 기반으로 구축되었으며 3-Clause BSD 라이선스 하에 배포되는 포괄적인 머신러닝용 Python 모듈입니다.

JAX는 고성능 수치 계산 및 대규모 머신러닝을 위해 설계된 가속기 지향 배열 계산 및 프로그램 변환을 위한 Python 라이브러리입니다.

Keras 3는 JAX, TensorFlow, PyTorch 또는 OpenVINO를 사용하여 모델을 구축하고 학습시킬 수 있는 멀티 백엔드 딥러닝 프레임워크입니다.

TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈 소스 플랫폼으로, ML 기반 애플리케이션을 구축하고 배포하기 위한 유연한 도구 및 라이브러리 생태계를 제공합니다.

PyTorch는 GPU 가속 텐서 연산과 테이프 기반 autograd 시스템을 통한 유연한 딥 뉴럴 네트워크 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 머신러닝 라이브러리입니다.

FreeLLMAPI는 수십 개의 LLM 제공업체에서 제공하는 무료 티어를 단일 엔드포인트로 통합하며, 스마트 라우팅과 자동 페일오버 기능을 갖춘 OpenAI 호환 API 게이트웨이입니다.

Upscayl은 Linux, macOS, Windows를 지원하는 무료 오픈 소스 AI 이미지 업스케일러로, 화질 저하 없이 저해상도 이미지를 확대하고 개선합니다.

Chroma는 AI를 위해 설계된 오픈 소스 데이터 인프라로, 벡터, 하이브리드 및 전체 텍스트 검색 기능을 제공합니다.

ComfyUI는 최신 오픈 소스 및 폐쇄형 모델을 사용하여 이미지, 비디오, 오디오 및 3D 모델을 생성할 수 있는 시각적 노드 그래프 인터페이스 기반의 모듈형 AI 제작 엔진입니다.

Open WebUI는 Ollama 및 OpenAI 호환 API를 지원하며, 로컬 및 클라우드 기반 모델을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 확장 가능한 셀프 호스팅 AI 플랫폼입니다.

Dify는 직관적인 인터페이스를 통해 AI 워크플로우, RAG 파이프라인 및 에이전트를 구축할 수 있게 해주는 오픈 소스 LLM 앱 개발 플랫폼입니다.

AnythingLLM은 문서 학습 및 AI 에이전트 기능을 통해 개인화된 로컬 우선 ChatGPT 환경을 구축할 수 있는 올인원 AI 애플리케이션입니다.

다양한 하드웨어에서 최소한의 설정으로 고성능을 낼 수 있도록 설계된 LLM 및 VLM 추론용 C/C++ 구현체입니다.

vLLM은 대규모 언어 모델(LLM) 추론 및 서빙을 위해 설계된 고처리량 및 메모리 효율적인 라이브러리입니다.

Gradio 라이브러리를 사용하여 구현된 Stable Diffusion의 종합 웹 인터페이스로, AI 이미지 생성 및 조작을 위한 광범위한 도구를 제공합니다.

Flowise는 AI 에이전트를 구축하기 위한 시각적 도구로, 사용자가 그래픽 인터페이스를 통해 에이전트 워크플로우를 설계하고 배포할 수 있게 해줍니다.

LangChain은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트 및 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크로, 상호 운용 가능한 컴포넌트들을 연결할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다.

LlamaIndex는 LLM에 프라이빗 데이터를 결합하여 에이전트 기반 애플리케이션을 구축하도록 설계된 오픈 소스 데이터 프레임워크입니다.

SGLang은 저지연 및 고처리량 추론을 위해 설계된 대규모 언어 모델(LLM) 및 멀티모달 모델용 고성능 서빙 프레임워크입니다.

Unsloth는 Windows, macOS, Linux에서 대규모 언어 모델(LLM) 및 확산 모델을 로컬로 실행하고 학습시킬 수 있는 데스크톱 애플리케이션이자 프레임워크입니다.

Continue는 CLI, VS Code 확장 프로그램 및 JetBrains 플러그인으로 제공되는 오픈 소스 코딩 에이전트입니다.

OpenAI의 Whisper 자동 음성 인식(ASR) 모델을 위한 고성능 C/C++ 구현체로, 가볍고 교차 플랫폼 배포가 가능하도록 설계되었습니다.

Ollama는 macOS, Windows 및 Linux에서 오픈 소스 대규모 언어 모델을 로컬로 실행, 관리 및 구축할 수 있게 해주는 도구입니다.

Hugging Face Transformers는 텍스트, 비전, 오디오 및 멀티모달 작업을 위한 머신러닝 모델 정의 프레임워크입니다. 100만 개 이상의 사전 학습된 체크포인트와 함께 추론 및 학습을 위한 통합 API를 제공합니다.

RAGFlow는 RAG와 Agent 기능을 결합하여 대규모 언어 모델(LLM)에 고충실도 컨텍스트 레이어를 제공하는 오픈 소스 검색 증강 생성(RAG) 엔진입니다.