multimodal」の検索結果

16
githubGitHubあり2026-06-09

transformers — 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.

🤗 Transformersは、テキスト・ビジョン・音声など複雑なモデル定義をサポートするフレームワークで、インフェレンスターやトレーニングに使用できる。

深層学習Transformer分類テキスト音声
用途
機械学習モデル定義
難易度
Easy
コスト
High
githubGitHubあり2026-06-09

sglang — SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.

SGLangは、大規模言語モデルのサービングフレームワークです。このライブラリは、高性能なサービスフレームワークで、大規模言語モデルのサービングをサポートしています。

深層学習Transformer画像テキストマルチモーダル
用途
大規模言語モデルのサービングフレームワーク
難易度
Easy
コスト
High
githubGitHubあり2026-06-09

lance — Open Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. Compatible with Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, and PyTorch with more integrations coming..

マルチモーダルAIに適したオープンレイクハウスフォーマットです。このフォーマットでは、パレットからデータを2行のコードで変換することができ、100倍速くなります。また、ベクトルインデックスやデータバージョニングが可能です

自然言語処理大規模言語モデルマルチモーダル
用途
オープンレイクハウスフォーマット
難易度
Easy
コスト
High
githubGitHubあり2026-06-09

haystack — Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.

オープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。LLMアプリケーションの構築に必要なパイプラインやエージェントワークフローの設計ができるようになっています。

深層学習Transformer生成要約テキスト
用途
LLMアプリケーションの構築
難易度
Easy
コスト
High
githubGitHubあり2026-06-06

EEGUnity — An open source tool for large-scale EEG datasets processing

ビデオ diffusioin trasformerは、ビデオの長さに依存しない推論能力を持っているが、この長さのエキサポレーションは実際には困難なものである。RIFLExという手法を開発し、ビデオ長さのエキサポレーション

コンピュータビジョンマルチモーダル
用途
ビデオ diffusioin trasformerで長さのエキサポレーション
難易度
Easy
コスト
High
githubGitHubあり2026-05-21

deeplake — Deeplake is AI Data Runtime for Agents. It provides serverless postgres with a multimodal datalake, enabling scalable retrieval and training.

自動変換により、モデルはテスト時に計算量を最適化し、難しいステップでより多く計算すると同時に、簡単なステップでより少ない計算を実行します。

自然言語処理大規模言語モデルマルチモーダル
用途
言語モデルに計算量を最適化
難易度
Easy
コスト
High