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通常の Python コードでデータパイプラインを構築・スケジュール・監視できる、Python ネイティブのワークフローオーケストレーションプラットフォームです。

• オートメーション

ウェブサイトから構造化データを抽出するための、高速で高レベルな Python 製のウェブスクレイピング・クローリングフレームワークです。

• 開発者向けツール

Django ベースのオープンソース CMS で、編集者の使い勝手を重視しつつ、デカップルされたフロントエンド向けのヘッドレスコンテンツ API を提供します。

• CMS

構成管理、デプロイ、オーケストレーションのための、徹底的にシンプルな IT 自動化プラットフォームです。

• DevOps

複数の実行エンジンにまたがってポータブルに実行できる、バッチ・ストリームデータ処理パイプラインを定義するための統一プログラミングモデルです。

• アナリティクス

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

10年以上にわたり監視スタックの基礎的な構成要素であり続けている、時系列メトリクスストレージ・グラフ化システムです。

• モニタリング

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

多くの人が「Jupyter notebook」と呼ぶときに指す、ノートブック・コード・データのための標準的な Web ベースのインタラクティブなコンピューティング環境で、データサイエンスや研究の分野で広く使われています。

• 開発者向けツール

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

フィーチャーフラグ、セッションリプレイ、A/B テストを備えた、オープンソースのプロダクトアナリティクスプラットフォームです。

• アナリティクス

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

コンポーザブルで GraphQL を中心に据えたヘッドレスコマースプラットフォームで、カスタムストアフロントやコマース体験を構築するための高性能 API として提供されます。

• EC

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。

• AI・機械学習

開発者がコードの問題を診断・修正し、パフォーマンスを最適化するのを支援する、アプリケーション監視プラットフォームです。

• モニタリング

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。

• AI・機械学習

大規模なバッチ・ストリームデータ処理のための統合分析エンジンで、最も広く採用されているビッグデータフレームワークの1つです。

• アナリティクス

インフラ全体で発生するイベントに応じて、アクションやワークフローを自動的にトリガーするイベント駆動の自動化プラットフォームです。

• オートメーション

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

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。

• AI・機械学習

ACL、RBAC、ABAC といった認可モデルを実装したオープンソースのアクセス制御ライブラリで、Go、Java、Python、Node.js などに対応する本番運用可能な実装が用意されています。

• 認証・セキュリティ