오픈 소스. 새로운 가능성.

Made With ML은 프로덕션 수준의 머신러닝 애플리케이션 구축을 가르치는 오픈소스 교육 저장소 및 강좌입니다. MLOps, 테스트, 서빙, CI/CD, 지속학습까지ครอบคลุม합니다.

Argo Workflows는 Kubernetes에서 병렬 작업을 오케스트레이션하기 위한 컨테이너 네이티브 워크플로우 엔진으로, Custom Resource Definition(CRD)으로 구현되었습니다.

Taipy는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 프론트엔드 언어를 배우지 않고도 프로덕션 수준의 데이터 및 AI 기반 웹 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 설계된 Python 프레임워크입니다.

Recotem은 irspack 기반의 레시피 중심 추천 시스템 프레임워크로, 단일 YAML 파일로 데이터, 학습, 출력을 정의한다. train 명령은 서명된 아티팩트를 생성하고, serve 명령은 REST API로 제공하며 핫스왑을 지원한다. 단일 바이너리, 데이터베이스 불필요.

FairMind는 ML, LLM, 멀티모달 AI 모델을 위한 편향 감지, 공정성 테스트, 규정 준수 추적 기능을 제공하는 오픈소스 AI 거버넌스 플랫폼이다. 증거급 평가, 모델 레지스트리, 시정 도구를 제공한다.

Great Expectations (GX Core)는 데이터 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 단위 테스트 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.

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

NovaFabric는 AI 및 HPC 실행 과정을 휴대 가능하고 비밀 정보가 제거된 재현 가능한 증거 캡슐로 캡처하는 오픈 소스 셀프 호스팅 CLI 도구입니다. 애플리케이션 코드 변경 없이 모든 스크립트, 에이전트 및 모델 호출을 기록합니다.

Label Studio는 오디오, 텍스트, 이미지, 비디오, 시계열 등 다양한 데이터 유형을 지원하는 오픈소스 데이터 라벨링 도구로, 간단한 UI와 다양한 모델 형식으로의 내보내기를 제공합니다.

Dagster는 데이터 자산의 전체 라이프사이클에 걸친 개발, 운영 및 관찰을 위해 설계된 클라우드 네이티브 데이터 파이프라인 오케스트레이터입니다.

Apache Airflow는 워크플로우를 코드로 작성, 예약 및 모니터링하는 플랫폼으로, 주로 데이터 파이프라인과 AI/ML 오케스트레이션에 사용됩니다.

PyCaret 4.0은 Python용 오픈소스 자체 호스팅 AutoML 플랫폼으로, sklearn 기반 엔진, FastAPI 제어 평면, React UI를 포함하며 단일 docker compose 명령으로 로컬 실행이 가능합니다.

Deep Lake은 딥러닝용 스토리지 포맷 기반의 AI 데이터베이스로, 멀티모달 데이터(임베딩, 이미지, 비디오, 오디오, 문서) 저장·검색과 벡터 검색을 결합한다. 서버리스 아키텍처로 클라우드에서 PyTorch/TensorFlow로 직접 스트리밍하며, 버전 관리, LangChain·LlamaIndex·Weights & Biases 통합을 지원한다.

Qdrant는 Rust로 작성된 고성능 벡터 유사도 검색 엔진 및 데이터베이스로, 시맨틱 검색과 대규모 벡터 관리가 필요한 AI 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.