AI・機械学習

自律的に協調する、複数のコミュニケーションを行うロールプレイング AI エージェントのシステムを研究・構築するための、オープンソースフレームワークです。

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役割ベースで協調して動く AI エージェントのチームを構築し、複雑なタスクを自律的に協力して完了させるためのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークです。

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LLM の出力を評価するためのオープンソーステストフレームワークで、LLM アプリケーションの品質チェックを従来のユニットテストのように扱います。

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非常に大規模なモデルを複数の GPU にまたがって効率的にトレーニング・実行するための、Microsoft 発の深層学習最適化ライブラリです。

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PDF、Word ドキュメントなどのフォーマットを、LLM や RAG パイプライン向けにきれいで構造化されたデータへ変換する、ドキュメント解析ライブラリです。

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1つのプログラムの中で、プロンプト、制御フロー、制約付き出力を織り交ぜて LLM の生成を制御するための、プログラミングパラダイム兼ライブラリです。

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LLM を使った本番運用向けの検索・RAG(検索拡張生成)アプリケーションを構築するための、オープンソースフレームワークです。

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検証のための function calling API と Pydantic モデルを使って、LLM から信頼できる構造化データ出力を得るためのライブラリです。

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機械学習モデルを大規模にサービングするための Kubernetes ネイティブなプラットフォームで、フレームワークをまたいでモデルのデプロイを標準化します。

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パイプライン、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービングを1つのツールキットにまとめた、Kubernetes 向けの機械学習プラットフォームです。

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大規模言語モデル、エージェント、検索拡張生成(RAG)を活用したアプリケーションを開発するためのフレームワークです。

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CPU を含むコンシューマー向けハードウェア上でローカルに LLM 推論を実行するための、依存関係の少ない高性能な C/C++ 実装です。

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検索拡張アプリケーションのために、大規模言語モデルを自分自身のデータ——ドキュメント、データベース、API——に接続するためのデータフレームワークです。

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スケーラブルな類似検索と AI アプリケーション向けに構築された、オープンソースのベクトルデータベースです。

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実験管理、モデルのパッケージング、バージョン管理、デプロイといった機械学習のライフサイクルを管理するための、オープンソースプラットフォームです。

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LLM を活用した対話型アプリケーションに、プログラム可能な安全性と行動面のガードレールを追加するためのツールキットです。

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シンプルなコマンドラインインターフェースと API で、大規模言語モデルをローカルで実行できます。

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画像・動画の処理、解析、理解のためのアルゴリズムを提供する、標準的なオープンソースのコンピュータビジョンライブラリです。

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LLM の出力を JSON スキーマ、正規表現、文法といった特定の構造に制約し、有効でパース可能な結果を保証するライブラリです。

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LLM のプロンプトをテスト・評価し、モデル間で出力を比較して、デプロイ前に品質の低下を検出するオープンソースツールです。

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Pydantic チームによる型安全なエージェントフレームワークで、おなじみの Python の型付けと検証パターンを LLM アプリケーション開発にもたらします。

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研究段階のプロトタイピングから本番デプロイまでの道のりを加速する、オープンソースの機械学習フレームワークです。

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埋め込みベクトルを用いた AI アプリケーションを構築するための、ベクトルデータベース兼類似検索エンジンです。

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• データベース

アプリケーションに大規模言語モデルを組み込むための Microsoft のオープンソース SDK で、プラグイン、メモリ、プランニングをサポートします。

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大規模言語モデルやビジョン言語モデル向けの高速サービングフレームワークで、複雑な LLM プログラムのための構造化された生成言語を備えています。

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研究から本番運用まで対応する、エンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームです。

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標準的なトレーニング手法よりも大幅に高速かつ少ないメモリで、大規模言語モデルをファインチューニングするためのライブラリです。

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大規模言語モデル向けの高スループットでメモリ効率に優れた推論・サービングエンジンで、単一のローカルマシンではなく、本番環境で大規模に LLM を運用するために作られています。

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構造化・表形式データの問題に広く使われている、最適化された分散型勾配ブースティングライブラリで、応用機械学習の定番です。

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