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Führe große Sprachmodelle lokal aus – mit einer einfachen Kommandozeile und API.

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Framework zur Entwicklung von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle, Agenten und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

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Quelloffene Vektordatenbank für skalierbare Ähnlichkeitssuche und KI-Anwendungen.

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Quelloffenes Machine-Learning-Framework, das den Weg vom Forschungsprototyp bis zum Produktions-Deployment beschleunigt.

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Durchgängige, quelloffene Plattform für maschinelles Lernen, von der Forschung bis zur Produktion.

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Optimierte, verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek, weit verbreitet für strukturierte/tabellarische Datenprobleme, ein Grundpfeiler des angewandten maschinellen Lernens.

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Vektordatenbank und Ähnlichkeitssuchmaschine zum Bau von KI-Anwendungen mit Embeddings.

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Open-Source-Framework für Forschung und den Bau von Systemen mehrerer kommunizierender, rollenspielender KI-Agenten, die autonom zusammenarbeiten.

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Multi-Agent-Orchestrierungs-Framework zum Aufbau von Teams kollaborierender, rollenbasierter KI-Agenten, die autonom zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

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Quelloffenes Test-Framework zur Bewertung von LLM-Ausgaben, das Qualitätschecks für LLM-Anwendungen wie herkömmliche Unit-Tests behandelt.

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Deep-Learning-Optimierungsbibliothek von Microsoft zum effizienten Trainieren und Ausführen sehr großer Modelle über mehrere GPUs hinweg.

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Dokumentenparsing-Bibliothek, die PDFs, Word-Dokumente und andere Formate in saubere, strukturierte Daten für LLM- und RAG-Pipelines umwandelt.

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Programmierparadigma und Bibliothek zur Steuerung der LLM-Generierung mit verschachteltem Prompting, Kontrollfluss und eingeschränkter Ausgabe in einem Programm.

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Quelloffenes Framework zum Bau produktionsreifer Such- und RAG-(Retrieval-Augmented-Generation-)Anwendungen mit LLMs.

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Bibliothek, um zuverlässige, strukturierte Datenausgaben von LLMs mittels Function-Calling-APIs und Pydantic-Modellen zur Validierung zu erhalten.

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Kubernetes-native Plattform zum Servieren von Machine-Learning-Modellen im großen Maßstab, die das Modell-Deployment über Frameworks hinweg standardisiert.

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Machine-Learning-Plattform für Kubernetes, die Pipelines, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Serving in einem Toolkit bündelt.

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Hochperformante C/C++-Implementierung zum lokalen Ausführen von LLM-Inferenz auf Consumer-Hardware, einschließlich CPUs, mit minimalen Abhängigkeiten.

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Daten-Framework zum Verbinden großer Sprachmodelle mit deinen eigenen Daten – Dokumenten, Datenbanken, APIs – für Retrieval-Augmented-Anwendungen.

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Quelloffene Plattform zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus: Experiment-Tracking, Modellverpackung, Versionierung und Deployment.

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Toolkit zum Hinzufügen programmierbarer Sicherheits- und Verhaltens-Guardrails zu LLM-gestützten Konversationsanwendungen.

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Die quelloffene Standardbibliothek für Computer Vision mit Algorithmen zur Bild- und Videoverarbeitung, -analyse und -verständnis.

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Bibliothek zum Einschränken von LLM-Ausgaben auf eine bestimmte Struktur – JSON-Schema, Regex, Grammatik – und garantiert gültige, parsbare Ergebnisse.

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Open-Source-Tool zum Testen und Bewerten von LLM-Prompts, das Ausgaben über Modelle hinweg vergleicht und Qualitätsregressionen vor dem Deployment erkennt.

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Typsicheres Agenten-Framework vom Team hinter Pydantic, das vertraute Python-Typisierungs- und Validierungsmuster in die LLM-Anwendungsentwicklung bringt.

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Microsofts Open-Source-SDK zur Integration großer Sprachmodelle in Anwendungen, mit Unterstützung für Plugins, Speicher und Planung.

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Schnelles Serving-Framework für große Sprachmodelle und Vision-Language-Modelle mit einer strukturierten Generierungssprache für komplexe LLM-Programme.

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Bibliothek zum deutlich schnelleren und speicherärmeren Feintunen großer Sprachmodelle im Vergleich zu Standard-Trainingsansätzen.

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Durchsatzstarke, speichereffiziente Inferenz- und Serving-Engine für große Sprachmodelle, gebaut für den Betrieb von LLMs im großen Maßstab in Produktion statt nur auf einer einzelnen lokalen Maschine.

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