Elegant easy-to-use neural networks + scientific computing in JAX. https://docs.kidger.site/equinox/
⚙️ Bibliotecas de deep learning
PyTorch, Transformers, JAX e outros frameworks e ferramentas de baixo nível
Todos 1045🧠 Grandes modelos de linguagem 24🤖 Agentes de IA 162🧩 Plataformas de desenvolvimento de apps 22📚 RAG e bases de conhecimento 48💬 Interfaces de chat e clientes 40🖥️ Inferência e implantação local 88👨💻 Programação com IA 97🛠️ Frameworks e SDKs 47🔌 MCP e ecossistema de ferramentas 36🎨 Geração de imagens 26🎬 Geração de vídeo 17🎙️ Voz e áudio 45👁️ Visão computacional 26📄 Análise de documentos e scraping 25🗄️ Bancos de dados vetoriais 25🏋️ Treinamento, ajuste fino e MLOps 71🧪 Avaliação, observabilidade e segurança 79🚪 Gateways e proxies de API 12🔎 Busca e pesquisa profunda 15⚙️ Bibliotecas de deep learning 58🏷️ Dados e anotação 32🔬 IA para indústria e ciência 34⚡ Ferramentas de produtividade 16
Probabilistic programming with NumPy powered by JAX for autograd and JIT compilation to GPU/TPU/CPU.
Machine learning metrics for distributed, scalable PyTorch applications.
A simple, performant, and scalable Jax LLM!
Numerical differential equation solvers in JAX. Autodifferentiable and GPU-capable. https://docs.kidger.site/diffrax/
A Julia machine learning framework
Automated Machine Learning on Kubernetes
An acausal modeling framework for automatically parallelized scientific machine learning (SciML) in Julia. A computer algebra system for integrated symbolics for physics-informed machine learning and automated transforma
A model-agnostic visual debugging tool for machine learning
A toolkit to optimize ML models for deployment for Keras and TensorFlow, including quantization and pruning.