Topic
LoRA、RLHF、SFT、軽量ファインチューニングなど、LLMを用途に合わせる技術を扱います。
Weights & Biasesは、AI開発を支援するプラットフォームです。このプラットフォームは、モデル開発から生産準備までを支援し、コストをコントロールし、モデルとデータへのアクセスを管理します。
paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
rayは、core分布ランタイムとAIライブラリで構成されたAI計算エンジンで、スケーラブルなAI計算をサポートする。
ユーザーの行動を認識し、オートエージェントを構築するためのツール。
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。
LLMの推論 Transparency を高めるために、DiffusionGemmaの計算を分離しVariable Transparency とAlgorithmic Transparencyを評価します。
このリポジトリでは、AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキットであるRunAnywhere-sdksを提供しています。
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
さまざまなLLMのゲートウェイとして使えるライブラリ。
データの期待値を把握するためのフレームワークです。
パラメータ効率の向上のための最先端のフィネチュニングフレームワークです。
Rustを使ってモジュラーLLMアプリケーションを構築することができるライブラリです。