Código aberto. Novas possibilidades.

jetson-inference é uma biblioteca de visão profunda em C++ e Python para NVIDIA Jetson. Usa TensorRT para inferência no dispositivo e PyTorch para treinamento, com exemplos, modelos pré-treinados e tutoriais para classificação, detecção, segmentação, pose, ação, profundidade e streaming de câmera.

O MediaPipe é um framework multiplataforma de código aberto do Google que oferece soluções de aprendizado de máquina no dispositivo para mídia ao vivo e streaming, abrangendo visão, texto e áudio em Android, iOS, web, desktop e dispositivos de borda. Sua documentação principal está em developers.google.com/mediapipe, e inclui componentes como Tasks, Model Maker e Studio.

O YOLOv5 é um framework de visão computacional rápido e preciso em PyTorch para detecção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens. Ele suporta treinamento em conjuntos de dados personalizados, inferência de várias fontes e exportação de modelos para formatos como ONNX, TensorRT e CoreML.

Made With ML é um curso e código-base de código aberto que ensina como projetar, desenvolver, implantar e iterar em aplicações de machine learning de nível de produção, abrangendo MLOps, testes, serving, CI/CD e aprendizado contínuo.

FaceSwap é uma ferramenta baseada em deep learning para reconhecimento e troca de rostos em imagens e vídeos. Oferece etapas de extração, treinamento e conversão com interfaces CLI e GUI, suportando aceleração por GPU CUDA.

Colossal-AI é um sistema de código aberto para treinar e executar grandes modelos de IA de forma mais barata e eficiente, oferecendo estratégias de treinamento paralelo, gerenciamento de memória e aceleração de inferência para LLMs, modelos de difusão e mais.

Repositório oficial de código do livro 'Build a Large Language Model (From Scratch)': implementação passo a passo em PyTorch de modelos tipo GPT, cobrindo pré-treinamento e ajuste fino com notebooks e exercícios.

Coleção de implementações simples em PyTorch de redes neurais e artigos de deep learning com explicações lado a lado documentadas, abrangendo transformers, GANs, modelos de difusão, RL, otimizadores e muito mais.

VSE é uma ferramenta local de extração de legendas duras em vídeo, usando OCR e IA para gerar SRT/TXT. Suporta 87 idiomas, processamento em lote e aceleração GPU, sem necessidade de APIs externas.

fastai é uma biblioteca de deep learning construída sobre o PyTorch que oferece componentes de alto nível para produtividade rápida e componentes de baixo nível para pesquisa e customização.

FiftyOne é uma ferramenta de código aberto para criar conjuntos de dados de alta qualidade e modelos de visão computacional. Ela permite aos usuários visualizar, rotular, avaliar e curar dados de IA visual.

PaddlePaddle é uma plataforma de deep learning de nível industrial que fornece um framework abrangente para machine learning, incluindo bibliotecas de modelos e kits de desenvolvimento.

PyTorch é uma biblioteca de machine learning de código aberto que oferece computação de tensores com aceleração por GPU e um framework flexível de redes neurais profundas baseado em um sistema autograd.

O Keras 3 é um framework de deep learning multi-backend que permite aos usuários construir e treinar modelos usando JAX, TensorFlow, PyTorch ou OpenVINO.

Um toolkit abrangente para visão computacional que fornece blocos de construção agnósticos a modelos para carregamento de dados, visualização e gerenciamento de datasets.

Um pequeno modelo de linguagem GPT (~540M parâmetros) projetado para treinamento do zero em hardware de laptop de consumo, com pré-treinamento em Fineweb-edu e capacidade de ajuste fino para chat.

Gradio é uma biblioteca Python de código aberto para criar e compartilhar rapidamente aplicações web para modelos de machine learning, APIs ou qualquer função Python, sem exigir experiência em desenvolvimento web.

Magika é a ferramenta de detecção de tipo de conteúdo de arquivo com IA do Google. Ela usa um pequeno modelo de aprendizado profundo para identificar mais de 200 tipos de arquivo em milissegundos em uma única CPU, com ~99% de precisão. Disponível como CLI em Rust, além de bindings para Python, JavaScript e Go.

Pyro é uma biblioteca de programação probabilística profunda, flexível e escalável, construída sobre PyTorch, que suporta modelos probabilísticos universais e inferência automatizada.

Currículo de engenharia de IA gratuito e de código aberto focado em primeiros princípios: 523 lições em 20 fases (~342 horas), com cobertura da matemática à produção em Python, TypeScript, Rust e Julia. Cada lição entrega um prompt, skill, agente ou servidor MCP reutilizável; inclui um tutor de IA instalável e preparação para certificação Claude.