Código aberto. Novas possibilidades.

Ray é um framework unificado para escalar aplicações de IA e Python, desde um único laptop até um cluster distribuído.

Flowise é uma ferramenta visual para a construção de agentes de IA, permitindo que os usuários projetem e implementem fluxos de trabalho agenticos por meio de uma interface gráfica.

Langflow é uma plataforma visual para construir, implantar e orquestrar agentes e fluxos de trabalho com IA. Oferece interface drag-and-drop, playground interativo, suporte multi-agente e pode ser implantado como API ou servidor MCP.

LangExtract é uma biblioteca Python do Google que usa LLMs para extrair informações estruturadas de texto não estruturado, vinculando cada extração à localização exata no texto original e gerando visualizações HTML interativas.

DeepTutor é uma plataforma de tutoria personalizada ao longo da vida, open-source da HKUDS, que combina chat agêntico, bases de conhecimento com múltiplos motores RAG, aprendizado guiado, geração de livros, questionários e parceiros de mensageria multicanal.

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.

PowerInfer é um mecanismo de inferência local de LLMs que usa localidade de ativação para manter neurônios "quentes" frequentes na GPU enquanto calcula neurônios "frios" dependentes de entrada na CPU. Suporta inferência híbrida ou apenas CPU, servindo, processamento em lote, avaliação de perplexidade, quantização INT4 e modelos PowerInfer GGUF.

Projeto de código aberto de modelos de linguagem grandes chineses LLaMA e Alpaca, que expande o vocabulário chinês com base no LLaMA original e realiza pré-treinamento adicional, fornecendo modelos ajustados por instruções, pesos LoRA, scripts de treinamento e implantação quantizada, com suporte para execução local em CPU/GPU.

Um RPG textual compatível com 5e onde um Dungeon Master de IA usa um motor de jogo MCP/SQLite para rolagens reais, estatísticas persistentes, espaços de magia e combate.

SupaNexus é um gateway de IA aberto que unifica o acesso a múltiplos provedores de LLMs por meio de uma única API, simplificando o desenvolvimento com interfaces compatíveis com OpenAI e gerenciamento centralizado de modelos.

LightRAG é um framework leve de geração aumentada por recuperação (RAG) baseado em grafos de conhecimento, do HKUDS, com recuperação em dois níveis, indexação em grafo, parsing multimodal, múltiplos backends de armazenamento e servidor API com WebUI.

GPT Academic é um projeto open-source que oferece uma interface prática para modelos de linguagem como GPT/GLM, com foco na otimização da leitura, revisão e escrita de artigos. Suporta sistema modular de plugins, atalhos personalizados, consulta paralela a múltiplos modelos e funcionalidades como tradução e resumo de PDF/LaTeX.

Um framework de IA tudo-em-um para busca semântica, orquestração de LLMs e fluxos de trabalho de modelos de linguagem.

Um guia prático e completo para treinar LLMs do zero usando PyTorch, cobrindo preparação de dados, construção de um Transformer, pré-treinamento e pós-treinamento com SFT, DPO, PPO e GRPO.

Haystack é um framework de orquestração de IA de código aberto para a construção de aplicações de LLM prontas para produção, sistemas RAG e agentes autônomos em Python.

O LlamaFactory é um framework Python para ajuste fino eficiente de mais de 100 modelos de linguagem e multimodais, oferecendo CLI sem código, interface Web Gradio, LoRA/QLoRA e vários algoritmos de treinamento.

Deep Lake é um banco de dados serverless multimodal para IA que combina busca vetorial com armazenamento de embeddings, imagens, vídeo, áudio e documentos. Ele transmite dados diretamente do armazenamento em nuvem para PyTorch/TensorFlow, suporta versionamento e integra-se com LangChain, LlamaIndex e Weights & Biases.

Um curso educacional gratuito sobre Modelos de Linguagem de Grande Escala com roteiros e notebooks do Google Colab. Cobre fundamentos de LLMs, arquitetura, pré-treinamento, ajuste fino, quantização e desenvolvimento de aplicações baseadas em LLMs.