netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。
- 用途
- 全システム観察
- 難易度
- Easy
- コスト
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「image」の検索結果
44 件netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。
データラベル化と注釈化を行うためのツールです。
FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。
Unsloth Studioは、オープンモデルのトレーニングと実行を支援するWebUIです。このライブラリは、Gemma4、Qwen3.5などのオープンモデルのテストとトレーニングを支援するために使われます。
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。
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
supervisionは、機械学習技術を活用して、ユーザー独自のコンピュータビジョンツールを作成することができる。
streamlitはStreamlitライブラリを使って、データアプリを作成・共有することができる。
Pythonでマシンラーニングアプリを作成・共有することができるライブラリです。
photoprismはAIパワーで管理される写真管理アプリケーションで、写真の特徴や情報を自動的に検出することができる。
このリポジトリでは、データとAIアルゴリズムを製品化するためのプラットフォームであるTaipyを提供しています。
このリポジトリでは、64MパラメータのGPTを完全にTrainingし、2時間以内に完成させる手法を提供します。
.diffusion モデルのライブラリ。画像・動画・音声生成に利用可能。
神経ネットワークの可視化に利用できるツール。深層学習・機械学習モデルも可視化可能。
データサイエンスの学習には役立つリポジトリ。実世界の問題に応じた学習が可能。
CVATは、機械学習用の業界標準のデータエンジンです。さまざまなスケールのチームが使用し、さまざまなスケールのデータに対応しています。
イメージを注釈するツール。ポリゴン、長方形、円、線、点などを注釈することができる。
ノードベースのビジュアルプログラミングツールです。
データをロギング・ストーリング・クエリして視覚化できるSDKです。
このリポジトリでは、金融分野に適したLarge Language Modelsを提供しています。
SANAは、高解像度画像生成モデルSANAを紹介する本研究であり、低計算コストで優れた高解像度画像を生成できる。
An open source quadruped robot pet framework for developing Boston Dynamics-style four-legged robots that are
ベクトル検索と構造化されたフィルタリングを組み合わせたベクターデータベースです。
skypilotは、AIワークロードを任意のAIインフラストラクチャで実行、管理、スケールさせることができるプラットフォームです。
音声認識、声活動検出、テキスト処理などを行う、基盤となる音声認識ツールキットを提供する。
zenmlは、データパイプラインからエージェントまで、AIプラットフォームです。
PyTorchで使用できる画像エンコーダとバックボーンの最大のコレクションです。トレーニング、評価、推論など様々なスクリプトや事前の重み付きデータが含まれます。
ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。
presidioは、テキスト、画像、構造化データを含む敏感データを検出、削除、マスク、アノニマイズするオープンソースフレームワークです。自然言語処理、パターンマッチング、カスタマイズ可能なパイプラインをサポートします。
マシン学習、統計学習などに関する統計的エンジンです。
セマンティックシーケンス分割モデルのライブラリです。
画像やビデオやオーディオディフュージョンモデルのファインチューニングを行うための、汎用的なファインチューニングキット。
LLMを使用して、自然言語処理における情報抽出を行うためのPythonライブラリです。
感覚変換、すなわちバーチャルエキスパートが可能なPytorch実装。
Pythonで使えるマシンラーニングライブラリを紹介している。
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
Baking Gaussian Splatting into Diffusion Denoiser for Fast and Scalable Single-stage Image-to-3D Generation an
長時間のビデオ生成を実現するためのモデルのサポートを紹介している。
Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learni
医療画像分析で、深層學習モデルが実装されている問題に対する解決策を提示します。治療を導くために、批判的結果に影響を与える変化について特に重点が置かれています。
画像エディティング用推論モデルの改良方法についての公式実装であるFlowEdit。
このライブラリは、コンピューター ビジョンのための高度なAI解釈と可視化ソリューションです。このライブラリは、CNN、ビジョン トランスフォーム、分類、物体検出、分割、画像類似度など、さまざまなコンピューター ビジョンの
OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。
画像生成のためのHigh Quality Training Free Inpaintを提供します。このInpaintはStable Diffusionモデルに使用でき、ComfyUIもサポートしています。