AI 프레임워크
PyTorch는 연구 프로토타이핑부터 프로덕션 배포까지의 경로를 가속화하는 오픈 소스 머신러닝 프레임워크입니다. 강력한 생태계, 클라우드 지원, 원활한 전환을 위한 TorchScript 및 효율적인 배포를 위한 TorchServe와 같은 도구를 제공하여 AI 개발에 필수적인 요소입니다.
최고의 AI 프레임워크
128개 도구AI 프레임워크에서 최고의 프레임워크를 발견하세요 — 딥러닝 라이브러리와 자연어 처리 도구부터 머신러닝 플랫폼, 모델 배포 프레임워크, 데이터 파이프라인 오케스트레이션 솔루션까지, 개발자와 데이터 과학자들이 워크플로우를 향상시키는 소프트웨어를 탐색하는 곳입니다: 신경망을 구축하고, 텍스트 데이터를 처리하며, 머신러닝 모델을 배포하고, 데이터 워크플로우를 관리합니다. 머신러닝 플랫폼, MLOps 및 모델 배포, 자연어 처리 도구, 컴퓨터 비전 도구 및 벡터 데이터베이스 및 검색 등을 아우르는 128개의 AI 프레임워크을(를) 살펴보세요.
128 tools
AI 프레임워크
spaCy는 Python을 위한 고급 자연어 처리(NLP)를 위한 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. 개체명 인식, 품사 태깅, 의존 구문 분석, 단어 벡터와 같은 작업에 효율적인 도구를 제공하며, 다양한 언어를 지원하고 GPU 가속 기능을 제공합니다.
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Azure Machine Learning은 머신러닝 모델을 학습하고 배포하기 위한 포괄적인 도구를 제공합니다. 전체 ML 수명 주기를 관리하기 위한 빠른 시작 가이드, 튜토리얼 및 MLOps 모범 사례를 제공합니다. 이 프레임워크는 사용자가 Azure 클라우드 환경 내에서 AI 솔루션을 효율적으로 구축하고 확장할 수…
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Hugging Face Transformers는 텍스트 및 비전을 포함한 다양한 도메인에서 기계 학습 모델의 모델 정의를 중앙 집중화하는 AI 프레임워크입니다. 이는 추론 및 훈련을 위한 최첨단 모델을 사용하는 과정을 단순화하여 개발자와 연구자들이 AI를 보다 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
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MLflow는 기존 머신러닝 워크플로우와 최신 LLM/에이전트 개발 모두에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다. 실험 추적, 모델 레지스트리, 배포, LLM 추적, 에이전트 평가, 프롬프트 관리 및 AI 거버넌스를 다루며 전체 AI 라이프사이클을 관리하는 도구를 제공합니다.
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LangChain은 AI 에이전트를 개발, 테스트, 배포 및 모니터링하기 위해 설계된 오픈 에이전트 엔지니어링 생태계입니다. 코드 없는 에이전트와 심층 에이전트 코드를 구축하기 위한 도구와 리소스를 제공하여 전체 에이전트 개발 생애 주기를 용이하게 합니다.
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NLTK는 인간 언어 데이터를 다루는 Python 프로그램을 구축하기 위한 선도적인 플랫폼입니다. 분류, 토큰화, 어간 추출, 태깅, 구문 분석 및 의미론적 추론을 위한 텍스트 처리 라이브러리 모음과 함께 50개 이상의 코퍼스와 어휘 리소스에 대한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. NLP 연구원 및 개발자에게…
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텐서플로우는 모든 사용자를 위해 설계된 엔드 투 엔드 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼입니다. 머신 러닝 모델을 쉽게 생성하고 배포할 수 있도록 도와주는 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스의 생태계를 제공합니다.
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LlamaIndex는 데이터 위에 LLM 기반 에이전트 및 워크플로우를 구축하기 위해 설계된 프레임워크입니다. 이는 다양한 데이터 소스와 대규모 언어 모델의 통합을 간소화하여 사용자가 지능형 애플리케이션을 효율적으로 생성할 수 있도록 합니다.
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Kubeflow 문서는 Kubeflow 플랫폼을 이해하고 활용하기 위한 포괄적인 리소스를 제공합니다. 시작하기 가이드, 하위 프로젝트 상세 정보, 커뮤니티 정보 및 더 넓은 Kubeflow 생태계를 다룹니다. 이 문서는 Kubernetes에서 머신러닝 워크플로우를 구현하고 관리하려는 모든 사람에게 필수적입니다.
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Gensim은 토픽 모델링 및 의미론적 NLP를 위한 무료 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 대규모 의미론적 모델을 학습하고, 텍스트를 의미론적 벡터로 표현하며, 의미론적으로 관련된 문서를 찾는 기능을 제공합니다. Gensim은 속도, 데이터 스트리밍 기능, 플랫폼 독립성으로 알려져 있어 대규모 코퍼스 처리에…
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ROS(Robot Operating System)는 로봇 소프트웨어 작성을 위한 유연한 프레임워크입니다. 복잡한 로봇 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리와 도구를 제공하며, 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 통합을 지원합니다. ROS는 방대한 패키지 인덱스와 커뮤니티 지원을 통해 로봇 개발을 촉진합니다.
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CrewAI는 사용자가 협업 AI 에이전트, 크루 및 흐름을 구축할 수 있도록 하며, 첫날부터 생산 준비가 완료된 상태로 제공합니다. 에이전트 설계, 크루 조정 및 자동화된 워크플로우를 위한 도구를 제공하며, 내장된 가드레일과 가시성을 갖추고 있습니다.
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OpenAI Agents SDK는 개발자가 최소한의 복잡성으로 에이전트 AI 애플리케이션을 생성할 수 있도록 합니다. 에이전트를 구축하고, 작업을 관리하며, 안전성을 보장하기 위한 기본 요소 세트를 제공하여 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합합니다.
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Rasa Open Source는 챗봇 및 음성 AI 비서를 구축하기 위한 인기 있는 프레임워크입니다. Rasa Pro는 엔터프라이즈급 분석, 보안 및 가시성을 추가하여 이를 강화하며, 대규모 대화형 AI 개발 및 관리를 위한 Rasa Platform의 일부를 구성합니다.
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클로드 에이전트 SDK는 Python 또는 TypeScript를 사용하여 프로덕션 AI 에이전트를 구축하기 위해 설계된 라이브러리입니다. 에이전트 루프의 구현을 단순화하여 개발자가 기본 인프라를 관리하지 않고도 지능형 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있도록 합니다.
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Apache OpenNLP은 기계 학습 기반의 자연어 텍스트 처리 툴킷입니다. 문장 감지, 토큰화, 명명된 개체 인식과 같은 작업을 위한 도구를 제공하여 개발자가 정교한 NLP 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 프레임워크는 다양한 소프트웨어 프로젝트에 통합되도록 설계되었습니다.
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Microsoft 에이전트 프레임워크는 지능형 에이전트를 개발하기 위한 포괄적인 도구 및 문서 세트를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 사용자와 상호작용하고 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 자율 에이전트를 만들 수 있습니다.
에이전트 개발 키트 (ADK)는 기업 규모에서 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축, 디버깅 및 배포하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 여러 프로그래밍 언어를 지원하며, 오케스트레이션 및 통합을 위한 강력한 기능으로 생산 에이전트를 신속하게 개발할 수 있습니다.
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AI SDK는 AI 애플리케이션 구축을 위해 설계된 통합 TypeScript 툴킷입니다. 현대 스트리밍, 폴백 및 다중 모델 통합을 지원하여 확장 가능한 AI 기반 솔루션을 만들고자 하는 개발자에게 이상적입니다.
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Pydantic AI는 실시간 음성, 이미지 생성 및 임베딩을 포함한 다양한 애플리케이션을 위한 타입이 지정된 확장 가능한 에이전트를 생성할 수 있게 해주는 Python AI SDK입니다. 복잡한 워크플로를 지원하며 여러 AI 모델을 위한 통합 API를 제공합니다.
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DSPy는 프롬프팅 대신 프로그래밍 언어 모델을 통해 AI 시스템을 구축하도록 설계된 Python 프레임워크입니다. 사용자가 구조화된 시그니처로 작업을 정의할 수 있도록 하여 유지 관리 가능하고, 모듈화되고, 최적화 가능한 프로그램을 만들 수 있습니다. DSPy는 모듈, 옵티마이저, 도구 통합 기능 등을 제공하여 AI…
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Comet의 ML 플랫폼은 데이터 과학 및 머신러닝 팀이 전체 ML 수명 주기 동안 모델을 추적, 비교, 설명 및 최적화할 수 있도록 지원합니다. 실험 관리, 모델 모니터링 및 LLM 애플리케이션 평가를 간소화하여 더 빠른 반복과 더 나은 모델 개발을 가능하게 합니다.
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Haystack는 모듈화되고 사용자 정의 가능한 AI 시스템을 생성할 수 있는 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이는 생산 준비가 완료된 애플리케이션을 위해 설계되어 팀이 투명하고 맥락 기반의 AI 워크플로를 효율적으로 구축할 수 있도록 합니다.
Strands Agents는 파이썬과 타입스크립트를 위해 설계된 오픈 소스 AI 에이전트 SDK입니다. 개발자들이 Amazon Bedrock, Anthropic 및 OpenAI와 같은 플랫폼과 원활하게 통합하여 생산 준비가 완료된 AI 에이전트를 신속하게 구축할 수 있도록 합니다.
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Agno는 에이전트 플랫폼을 구축, 실행 및 관리하기 위해 설계된 AI 프레임워크입니다. 에이전트, 팀 및 워크플로를 생성하기 위한 도구를 제공하며, 광범위한 통합과 생산 환경을 위한 안전한 백엔드를 갖추고 있습니다.
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smolagents는 최소한의 코드로 에이전트를 구축하고 실행하는 것을 간소화하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 다양한 모델과 도구를 지원하여 지능형 애플리케이션을 만들고자 하는 개발자에게 다재다능합니다.
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Letta는 경험을 통해 학습하는 상태 유지 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다. 사용자는 오픈 소스 기술과 고급 AI 메모리 시스템을 활용하여 코딩 에이전트, 개인 비서 및 AI 동료를 생성할 수 있습니다.
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Genkit은 구글이 개발한 오픈 소스 AI 프레임워크로, AI 기반 애플리케이션 구축을 위해 설계되었습니다. 다양한 AI 모델을 위한 통합 API를 제공하며, 플랫폼 간 원활한 통합 및 배포를 위한 개발자 도구를 포함하고 있습니다.
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CAMEL-AI는 데이터 생성, 세계 시뮬레이션 및 작업 자동화를 위한 에이전트의 스케일링 법칙을 발견하는 데 중점을 둔 오픈 소스 커뮤니티입니다. 메시징, 계획 및 평가를 위한 툴킷을 포함하여 멀티 에이전트 시스템 구축을 위한 도구와 리소스를 제공합니다. CAMEL-AI는 에이전트 통신 및 강화 학습과 같은 분야의…
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AgentScope는 LLM 기반 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 다중 에이전트 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 워크플로우, 런타임 관리 및 포괄적인 Spark 디자인 시스템을 특징으로 하여 사용자가 지능형 에이전트를 효과적으로 생성하고 관리할 수 있도록 합니다.
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vLLM은 UC 버클리에서 개발된 LLM 추론 및 서비스용 빠르고 사용하기 쉬운 라이브러리입니다. 다양한 모델 아키텍처를 지원하며 메모리 관리와 고처리량 서비스 기능을 효율적으로 제공합니다.
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Ray는 기계 학습 및 Python 애플리케이션의 구축 및 확장을 단순화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 이는 분산 애플리케이션을 위한 고급 API와 기본 원시 기능을 제공하여 다양한 플랫폼에서 원활한 작업 부하 확장을 가능하게 합니다.
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scikit-learn은 예측 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구를 제공하는 파이썬의 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 모든 사람이 접근할 수 있으며 다양한 맥락에서 재사용할 수 있도록 NumPy, SciPy 및 matplotlib 위에 구축되었습니다.
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AutoGen은 AI 에이전트를 사용하여 애플리케이션을 개발하기 위해 설계된 프레임워크입니다. 코딩 없이 프로토타입을 만들 수 있는 웹 기반 UI를 제공하여 사용자가 효율적으로 확장 가능한 다중 에이전트 시스템을 생성할 수 있도록 합니다.
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시맨틱 커널은 AI 기능을 애플리케이션에 통합하기 위해 설계된 프레임워크입니다. 개발자가 기능을 이해하고 AI 솔루션을 효과적으로 구현할 수 있도록 돕는 포괄적인 문서를 제공합니다.
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PyTorch Lightning은 AI 개발을 위한 올인원 플랫폼으로, 사용자가 복잡한 설정 없이 브라우저에서 직접 모델을 코딩, 프로토타입, 훈련, 확장 및 제공할 수 있게 해줍니다. AI 연구자와 머신러닝 엔지니어를 위한 유연성과 성능을 제공합니다.
spaCy는 파이썬에서 자연어 처리를 위한 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. 명명된 개체 인식, 품사 태깅, 의존 구문 분석과 같은 기능을 제공하여 실제 제품을 구축하고 효율적으로 통찰력을 수집하는 데 적합합니다.
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ONNX Runtime는 훈련 및 추론을 최적화하는 크로스 플랫폼 가속화된 머신 러닝 프레임워크입니다. 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼을 지원하여 고급 AI 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
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DeepSpeed는 분산 훈련을 간소화하기 위해 설계된 딥 러닝 최적화 라이브러리입니다. ZeRO 및 3D-Parallelism과 같은 고급 기술을 통해 대규모 모델 훈련의 효율성과 효과성을 향상시킵니다.
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MLX는 애플 실리콘을 위해 특별히 설계된 배열 프레임워크로, 효율적인 머신 러닝 작업을 가능하게 합니다. 개발자들이 GitHub에서 개발에 기여할 수 있도록 하여 AI 커뮤니티의 협업과 혁신을 촉진합니다.
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SGLang는 대규모 언어 및 다중 모달 모델을 위해 설계된 고성능 서비스 프레임워크입니다. 이는 고급 AI 솔루션을 효율적으로 구현하려는 개발자를 위한 광범위한 하드웨어 지원과 강력한 생태계를 제공합니다.
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LiteLLM은 Proxy Server 또는 Python SDK를 통해 100개 이상의 언어 모델에 접근할 수 있는 통합 인터페이스를 제공하는 AI 프레임워크로, 개발자와 팀이 AI 프로젝트를 효율적으로 간소화할 수 있도록 합니다.
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TRL은 다양한 강화 학습 방법을 사용하여 변환기 언어 모델을 훈련하기 위해 설계된 종합 라이브러리입니다. Hugging Face의 변환기와 원활하게 통합되어 감독된 미세 조정 및 고급 최적화 기술을 위한 도구를 제공합니다.
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Mac, Windows 및 Linux에서 AI 모델을 로컬로 실행하고 훈련할 수 있는 무료 오픈 소스 데스크톱 앱으로, 코드 없는 UI, 에이전트 연결 및 OpenAI 호환 API를 제공합니다.
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Sentence Transformers는 최첨단 임베딩 및 재순위 모델을 위한 Python 모듈입니다. 이를 통해 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오에서 임베딩을 계산하고, 유사도 점수를 산출하며, 의미론적 검색 및 패러프레이즈 마이닝과 같은 애플리케이션을 위한 희소 임베딩을 생성할 수 있습니다.
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fastai는 실무자와 연구자를 위해 설계된 딥러닝 라이브러리입니다. 최첨단 결과를 신속하게 개발하기 위한 고수준 구성 요소와 새로운 접근 방식을 위한 저수준 구성 요소를 제공합니다. 계층적 아키텍처와 Python의 동적 기능을 통해 사용 편의성, 유연성 및 성능을 목표로 합니다.
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tinygrad는 딥 러닝을 위해 설계된 직관적인 신경망 프레임워크입니다. 복잡한 네트워크를 세 가지 작업 유형으로 단순화하여 기계 학습 솔루션을 효율적으로 구현하려는 개발자에게 접근성을 제공합니다.
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AG2는 다중 에이전트 AI 시스템을 구축, 오케스트레이션 및 확장하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 전문화된 에이전트를 응집력 있는 팀으로 연결하여 AI 워크포스를 생성할 수 있습니다. AG2는 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 개발로 나아가며 AI 네이티브 조직을 위한 엔터프라이즈급 솔루션을…
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강사는 대형 언어 모델(LLM)에서 구조화되고 검증된 데이터를 추출하기 위해 설계된 다국어 라이브러리입니다. 15개 이상의 공급자를 지원하며, 타입 안전성, 자동 재시도 및 스트리밍과 같은 기능을 제공하여 신뢰할 수 있는 출력을 원하는 개발자에게 이상적입니다.
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Outlines는 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 구조화된 텍스트 생성을 보장하는 강력한 AI 프레임워크입니다. 복잡한 파싱 없이도 유효한 출력을 보장하여 개발자에게 간단하고 효율적인 통합을 제공합니다.
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BAML은 타입 안전성과 안정성을 갖춘 AI 애플리케이션 구축을 위한 언어입니다. 개발자가 여러 프로그래밍 언어와 LLM 제공업체에 걸쳐 AI 함수를 정의, 테스트 및 배포할 수 있도록 하여 AI 개발을 혁신하며, 더 강력한 AI 파이프라인을 위해 구조화되고 검증된 출력을 보장합니다.
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Cloudflare Agents SDK는 개발자가 지속적인 메모리와 실시간 연결을 갖춘 상태 저장 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 지원합니다. 다양한 통신 채널과 도구를 지원하여 Cloudflare의 글로벌 네트워크 전반에 걸쳐 원활한 통합 및 배포를 가능하게 합니다.
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BeeAI Framework는 개발자가 Python 또는 TypeScript에서 경량 프레임워크를 사용하여 신뢰할 수 있고 생산 준비가 완료된 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 하여 확장성과 성능을 향상시킵니다.
VoltAgent는 개발자가 완전한 도구 키트를 사용하여 엔터프라이즈 수준의 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 설계된 관측 가능성 우선 TypeScript AI 에이전트 프레임워크입니다. 다양한 시스템과의 원활한 통합 및 상호작용을 가능하게 합니다.
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Google Cloud의 Gemini Enterprise Agent Platform은 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 구축, 확장, 거버넌스 및 최적화하기 위한 개방적이고 포괄적인 솔루션입니다. 이 플랫폼은 엔터프라이즈 데이터에 기반하여 애플리케이션과 워크플로우를 안정적이고 에이전트 기반 시스템으로 전 세계 규모에서…
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Haystack은 프로덕션 준비가 된 LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈소스 AI 프레임워크입니다. AI 에이전트, 강력한 RAG 시스템, 확장 가능한 멀티모달 검색 솔루션 생성을 지원합니다. 개발자는 재사용 가능한 구성 요소로 파이프라인을 구축하고, 이를 사용자 정의하며, 다양한 AI 개발 요구에 맞춰 여러 기술을…
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LIBSVM은 서포트 벡터 분류, 회귀 및 분포 추정을 위한 통합 소프트웨어 패키지입니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, 다중 클래스 분류를 지원하고 다양한 커널 및 확장을 포함하여 다양한 분야의 사용자가 SVM을 쉽게 활용할 수 있도록 합니다.
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TensorFlow는 머신러닝을 위한 오픈소스 프레임워크로, 초보자와 전문가 모두 데스크톱, 모바일, 웹, 클라우드를 포함한 다양한 플랫폼에서 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 학습, 배포를 위한 도구를 제공하며 엔드투엔드 ML 파이프라인을 지원합니다.
AI 프레임워크
PyTorch 문서는 딥러닝을 위한 최적화된 텐서 라이브러리인 PyTorch를 사용하는 개발자를 위한 포괄적인 리소스를 제공합니다. GPU 및 CPU 가속을 위한 안정적인 기능과 불안정한 기능, 사용자 가이드, API 참조 및 개발자 노트를 다루며 효율적인 모델 개발 및 배포를 지원합니다.
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Keras는 파이썬 딥러닝 프레임워크입니다. 신경망을 구축하고 학습하기 위한 고수준 API를 제공합니다. Keras는 빠른 실험과 사용자 친화성에 중점을 두어 연구원과 개발자 모두에게 접근 가능하게 합니다. 유연성을 위해 다양한 백엔드를 지원합니다.
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scikit-learn은 예측 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구를 제공하는 Python 라이브러리입니다. NumPy, SciPy 및 Matplotlib를 기반으로 구축되었으며, 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소, 모델 선택 및 전처리를 위한 접근 가능하고 재사용 가능한 알고리즘을 제공합니다. BSD 라이선스…
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Apache MXNet는 유연성과 효율성을 위해 설계된 오픈 소스 딥러닝 프레임워크입니다. 즉시 실행 모드와 기호 모드 간의 원활한 전환을 위한 하이브리드 프론트엔드를 지원하여 빠른 프로토타이핑과 고성능 프로덕션 배포를 모두 가능하게 합니다. 광범위한 언어 바인딩과 풍부한 생태계를 통해 연구원과 엔지니어 모두에게…
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Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)는 상용 등급 분산 학습을 위한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크입니다. 신경망을 방향성 그래프로 설명하여 DNN, CNN, RNN과 같은 다양한 모델 유형의 생성 및 조합을 가능하게 합니다. CNTK는 자동 미분 및 다중 GPU 및 서버에 걸친 병렬화를 지원합니다.
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Eclipse Deeplearning4j는 JVM을 위한 오픈 소스 분산 딥러닝 프레임워크입니다. Java 및 Scala에서 신경망을 구축, 학습 및 배포하기 위한 포괄적인 생태계를 제공하며, 네이티브 GPU 가속 및 고성능 CPU 연산을 지원합니다. 데이터 로딩, 변환 및 모델 가져오기를 위한 다양한 라이브러리를…
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Caffe는 Berkeley AI Research에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 표현력, 속도, 모듈성을 우선시합니다. 사용자는 설정을 통해 모델과 최적화를 정의하고, CPU와 GPU 간을 원활하게 전환하며, 활발한 커뮤니티 기여로 빠르게 발전하는 코드베이스의 이점을 누릴 수 있습니다. 연구 및 배포에 이상적입니다.
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OpenNN은 신경망을 위한 무료 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 인공지능 모델 개발 및 구현을 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 이 프레임워크는 고급 기계 학습 솔루션 구축을 목표로 하는 연구원 및 개발자를 위해 설계되었습니다.
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XGBoost는 효율성, 유연성 및 이식성을 위해 설계된 최적화된 분산 그래디언트 부스팅 라이브러리입니다. 그래디언트 부스팅 프레임워크 내에서 머신러닝 알고리즘을 구현하며, 다양한 분산 환경에서 빠르고 정확한 데이터 과학 문제 해결을 위한 병렬 트리 부스팅을 제공합니다.
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LightGBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 활용하는 고성능 그래디언트 부스팅 프레임워크입니다. 분산 및 효율적인 운영을 위해 설계되었으며, 더 빠른 학습, 낮은 메모리 사용량, 향상된 정확도를 제공합니다. 병렬, 분산 및 GPU 학습을 지원하여 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
AI 프레임워크
Intel® Neural Compressor는 PyTorch, TensorFlow 및 JAX를 위한 인기 있는 모델 압축 기법을 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. LLM 및 VLM에 대한 고급 양자화를 지원하며, 광범위한 테스트를 통해 다양한 Intel 하드웨어 및 기타 플랫폼에서 성능을 최적화합니다.
AI 프레임워크
Hugging Face Transformers는 텍스트, 비전, 오디오 및 멀티모달 작업을 위한 최첨단 머신러닝 모델 정의를 중앙 집중화하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 주요 학습 및 추론 프레임워크 전반에 걸쳐 호환성을 보장하여 개발자와 연구자를 위한 AI 모델 사용을 민주화합니다.
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LangChain의 빠른 시작 가이드로 몇 분 안에 첫 AI 에이전트를 구축하세요. 이 리소스는 종속성 설치, 다양한 모델 제공업체에 대한 API 키 설정, 질문에 답하고 외부 도구와 상호 작용할 수 있는 기본 및 실제 에이전트 생성 방법을 보여줍니다.
AI 프레임워크
Stanza는 다양한 인간 언어에 대한 정확하고 효율적인 언어 분석 도구를 제공하는 Python 자연어 처리 라이브러리입니다. 토큰화, 표제어 추출, 품사 태깅, 의존 구문 분석, 개체명 인식과 같은 작업을 위한 신경망 파이프라인을 제공하며 70개 이상의 언어를 지원합니다.
AI 프레임워크
OpenCV 모듈은 OpenCV 라이브러리의 다양한 모듈에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다. 이는 개발자가 컴퓨터 비전 작업을 위한 OpenCV가 제공하는 광범위한 기능을 이해하고 활용할 수 있는 중앙 리소스 역할을 합니다. 튜토리얼은 메인, 엑스트라, 컨트립 모듈을 다루며 Python 및 JavaScript 예제를…
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Detectron2는 Facebook AI Research에서 개발한 오픈 소스 객체 감지 및 분할 라이브러리입니다. 최신 모델을 구축하고 훈련하기 위한 유연한 프레임워크를 제공하며, 컴퓨터 비전 분야의 연구원 및 개발자를 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 문서는 설치, 튜토리얼 및 API 세부 정보를 다룹니다.
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Ultralytics YOLO는 실시간 객체 탐지 및 이미지 분할을 위한 선도적인 AI 프레임워크입니다. YOLO26과 같은 고급 모델을 제공하며 탐지, 분할, 자세 추정 및 추적과 같은 작업을 지원합니다. 엣지 배포 및 클라우드 API에 최적화되어 개발자가 강력한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 효율적으로 구축할 수 있도록…
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OpenVINO는 다양한 하드웨어에서 고성능 AI 솔루션을 배포하기 위한 오픈 소스 툴킷입니다. 개발자는 클라우드, AI PC 및 엣지 디바이스에서 효율적인 배포를 지원하며, 인기 있는 프레임워크의 생성형 및 기존 AI 모델 모두에 대한 추론을 변환, 최적화 및 실행할 수 있습니다.
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Gymnasium은 강화 학습을 위한 표준 API와 다양한 참조 환경을 제공합니다. OpenAI의 Gym 라이브러리를 유지보수하며 포크한 것으로, 일반적인 RL 문제를 표현할 수 있는 간단하고 파이썬스러운 인터페이스를 제공합니다. 이 문서는 RL 실무자를 위한 핵심 기능과 사용법을 다룹니다.
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Stable-Baselines3 (SB3)는 PyTorch 기반의 안정적인 강화학습 알고리즘 구현을 제공합니다. 통합된 구조, PEP 8 준수, 광범위한 문서, 강력한 테스트 기능을 갖추고 있습니다. SB3는 TensorBoard, 멀티프로세싱을 지원하며 다양한 라이브러리와 통합되어 RL 연구 및 개발을 위한 강력한…
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docs.ray.io는 AI 및 Python 애플리케이션 확장을 위한 오픈 소스 프레임워크인 Ray의 공식 문서 포털입니다. 개발자가 분산 애플리케이션을 효율적으로 구축하고 배포할 수 있도록 포괄적인 가이드, API 참조 및 튜토리얼을 제공합니다. 이 사이트는 Cloudflare 검증을 통해 안전한 액세스를 보장합니다.
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TensorFlow Agents는 TensorFlow 내 강화 학습을 위한 라이브러리입니다. 모듈식이며 확장 가능한 컴포넌트를 제공하여 새로운 강화 학습 알고리즘의 설계, 구현 및 테스트를 간소화하고 빠른 코드 반복 및 강력한 테스트를 지원합니다.
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Amazon SageMaker AI는 완전 관리형 머신러닝 서비스입니다. 데이터 과학자와 개발자는 ML 모델을 효율적으로 구축, 학습 및 배포할 수 있습니다. 데이터 레이블링, 준비, 특성 엔지니어링, 모델 학습, 배포, MLOps 및 책임감 있는 AI 관행을 위한 도구를 제공합니다.
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IBM Cloud의 IBM Watson은 개발자를 위한 AI 서비스와 문서를 제공합니다. SDK, 튜토리얼, API 참조와 같은 리소스를 탐색하여 고급 AI 기능을 애플리케이션에 통합하세요. Watson과 IBM Cloud 서비스를 시작하여 지능형 솔루션을 구축하세요.
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H2O.ai 문서는 H2O.ai의 AI 및 머신러닝 플랫폼 제품군에 대한 포괄적인 리소스를 제공합니다. H2O AI Cloud, h2oGPT와 같은 생성형 AI 도구, 앱 개발을 위한 H2O Wave, 자동화된 머신러닝을 위한 H2O Driverless AI에 대한 가이드를 살펴보세요. AI 솔루션을 구축하고 배포하기…
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Databricks 설명서는 데이터 분석가, 과학자 및 엔지니어를 위한 방법 가이드와 참조 정보를 제공합니다. Lakehouse 데이터에 대한 협업을 지원하는 Databricks Data Intelligence Platform을 다루며, 분석 및 AI 과제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 설명서는 클라우드 공급자별로…
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Weights & Biases는 AI 모델 개발 및 LLM 애플리케이션 배포를 위한 플랫폼을 제공합니다. 실험 추적, 평가, 관찰 도구와 함께 서버리스 추론, 학습, 샌드박스를 위한 관리형 서비스를 제공하여 AI 개발 워크플로우를 간소화합니다.
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SHAP(SHapley Additive exPlanations)는 머신러닝 모델 출력을 설명하기 위한 게임 이론적 접근 방식입니다. Shapley 값을 사용하여 최적의 신용 할당을 로컬 설명과 연결하여 다양한 모델 유형 및 데이터 모달리티에 걸쳐 특성이 예측에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
LIME는 머신러닝 모델 예측에 대한 로컬적이고 해석 가능하며 모델에 구애받지 않는 설명을 생성하는 Python 패키지입니다. 이 도구는 복잡한 모델을 사용자에게 더 투명하고 신뢰할 수 있게 만들어, 특정 결과에 가장 많이 기여한 특징을 강조함으로써 모델이 특정 결정을 내리는 이유를 이해하도록 돕습니다.
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AI Fairness 360 (AIF360)는 머신러닝 모델의 원치 않는 편향을 탐지, 이해 및 완화하는 데 도움이 되도록 설계된 오픈 소스 툴킷입니다. 공정한 AI 시스템을 촉진하기 위한 포괄적인 공정성 지표 및 완화 알고리즘 세트를 제공합니다.
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Fairlearn은 AI 시스템의 공정성을 평가하고 개선하기 위해 설계된 오픈 소스 툴킷입니다. 머신러닝 모델의 불공정성을 식별하고 완화하는 도구를 제공하여 개발자가 보다 공평한 AI 애플리케이션을 구축하도록 돕습니다. 이 프레임워크는 다양한 공정성 지표와 완화 전략을 지원합니다.
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LlamaIndex는 데이터 기반 LLM 애플리케이션 및 에이전트 구축을 위한 선도적인 프레임워크입니다. 데이터 수집, 인덱싱 및 쿼리 과정을 간소화하여 컨텍스트 증강 및 검색 증강 생성(RAG)을 통한 복잡한 워크플로우를 지원하며 AI 기능을 향상시킵니다.
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Cohere의 포괄적인 API 문서는 개발자가 고급 자연어 처리 및 생성 기능을 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 가이드, API 참조 및 레시피를 탐색하여 혁신적인 AI 기반 제품을 쉽게 구축하십시오.
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ONNX(Open Neural Network Exchange)는 1.23.0 버전에 대한 문서를 제공합니다. 핵심 개념, Python 통합, API 참조, 버전 관리, 데이터 구조 및 연산자를 다룹니다. 이 문서는 데이터 저장, 보안 및 백엔드 및 실험적 연산자에 대한 구현 가이드와 같은 기술적 측면을 자세히 설명합니다.
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Turi Create는 사용자 정의 머신러닝 모델 개발을 간소화하는 AI 프레임워크입니다. 심층적인 머신러닝 전문 지식 없이도 추천, 객체 감지, 이미지 분류와 같은 기능을 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. 다양한 데이터 유형을 지원하며 Apple 플랫폼으로의 배포를 용이하게 합니다.
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DeepSpeed는 AI 모델의 분산 학습 효율성을 간소화하고 향상하도록 설계된 딥러닝 최적화 라이브러리입니다. 연구원 및 개발자가 대규모 모델 학습을 쉽게 접근하고 효과적으로 사용할 수 있도록 하여 고급 AI 솔루션의 실험 및 배포를 가속화합니다.
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MindSpore는 AI 모델 구축, 학습 및 추론을 위한 포괄적인 API 세트를 제공합니다. 프레임워크 기반, 연산, 신경망 레이어, 파라미터 초기화, 혼합 정밀도, 학습, 병렬 처리, 그래프 컴파일, 런타임, 장치 컨텍스트, 통신, 데이터셋 처리 등을 위한 인터페이스를 제공합니다.
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Chainer는 GPU 가속을 위한 CUDA 연산을 지원하는 유연하고 직관적인 딥러닝 프레임워크입니다. 쉬운 다중 GPU 사용을 지원하며 다양한 신경망 아키텍처를 처리합니다. define-by-run 접근 방식을 통해 Python 제어 흐름을 역전파에 통합하여 연구원 및 개발자의 코드 작성 및 디버깅을 단순화합니다.
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Orfeo ToolBox (OTB)는 고급 원격 탐사 이미지 처리를 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 대규모 광학, 다중 스펙트럼 및 레이더 데이터를 처리합니다. OTB는 QGIS, Python, 명령줄 또는 C++를 통해 액세스할 수 있는 정사 보정, 팬샤프닝, 분류 및 SAR 처리와 같은 다양한 애플리케이션을…
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Vowpal Wabbit 문서는 머신러닝 프레임워크에 대한 포괄적인 리소스를 제공합니다. Python 바인딩 및 C++ 구현에 대한 생성된 문서를 포함하며 다양한 버전을 다룹니다. 이 사이트에는 강화 학습에 대한 문서도 포함되어 있어 개발자와 연구자를 위한 상세한 가이드를 제공합니다.
Mallet은 텍스트에 대한 통계적 자연어 처리 및 기계 학습 애플리케이션을 위한 Java 기반 패키지입니다. 문서 분류, 클러스터링, 토픽 모델링 및 정보 추출을 위한 도구를 제공하며 텍스트 분석 및 데이터 처리를 위한 다양한 알고리즘과 평가 지표를 지원합니다.
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LIBLINEAR은 대규모 선형 분류 및 회귀를 위한 고성능 C/C++ 라이브러리입니다. 수백만 개의 인스턴스와 특징을 가진 데이터셋을 효율적으로 처리하며, SVM 및 로지스틱 회귀와 같은 다양한 L1 및 L2 정규화 분류기를 지원합니다. 다중 클래스 분류, 교차 검증, 확률 추정 기능을 제공하며 Python,…
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Intel Gaudi 문서는 Gaudi 2 및 Gaudi 3를 포함한 Intel Gaudi AI 가속기에 대한 포괄적인 리소스를 제공합니다. 모델 마이그레이션, 코드 샘플, 디버깅 및 최적화를 위한 모범 사례, API 참조, 학습 및 추론을 위한 소프트웨어 설치 및 플랫폼 액세스에 대한 세부 정보를 제공합니다.
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GPT4All을 사용하면 API 호출이나 GPU 없이도 일상적인 데스크톱 및 노트북에서 대규모 언어 모델(LLM)을 개인적으로 실행할 수 있습니다. 로컬 LLM 상호 작용 및 개발을 위한 데스크톱 애플리케이션과 Python SDK를 제공하여 모든 사용자가 AI에 쉽게 접근하고 효율적으로 사용할 수 있도록 합니다.
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LiteRT는 Google의 고성능 온디바이스 머신러닝 프레임워크로, GenAI 및 ML 모델을 엣지 플랫폼에 배포할 수 있습니다. TensorFlow Lite를 기반으로 효율적인 변환, 런타임 및 최적화를 제공하며, 수십억 개의 디바이스에서 낮은 지연 시간과 높은 개인 정보 보호를 지원합니다.
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Core ML은 개발자가 머신러닝 모델을 앱에 직접 통합할 수 있도록 지원하는 Apple 프레임워크입니다. 모델에 대한 통합된 표현을 제공하여 온디바이스 예측 및 학습을 가능하게 합니다. Core ML은 CPU, GPU, Neural Engine과 같은 기기 하드웨어를 활용하여 성능을 최적화하고 개인 정보 보호 및…
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ML Kit는 Google의 머신러닝 전문 지식을 앱에 통합하는 Android 및 iOS용 무료 모바일 SDK입니다. 온디바이스 실시간 처리 및 오프라인 기능을 위한 사용하기 쉬운 Vision 및 Natural Language API를 제공하여 개발자가 실제 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
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TensorFlow Extended (TFX)는 Google 프로덕션 규모의 머신러닝 플랫폼입니다. ML 시스템을 정의, 실행 및 모니터링하기 위한 일반 구성 요소를 통합하는 구성 프레임워크와 공유 라이브러리를 제공합니다. TFX를 통해 프로덕션 환경에서 ML 워크플로를 구축 및 관리하고 다양한 플랫폼에서 파이프라인을…
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Elephas는 연구원 및 학술인을 위한 생산성 향상 AI 기반 글쓰기 도우미입니다. 워크플로우에 통합되어 콘텐츠 생성, 구성 및 개선을 지원하며, 학술적 글쓰기 과정을 간소화하고 관리 작업에 소요되는 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 도구는 학술적 결과물 생성을 지원하는 데 중점을 둡니다.
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BigDL-LLM은 노트북부터 클라우드 GPU까지 Intel XPU 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM)을 실행하기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 낮은 지연 시간 추론을 위한 INT4/FP4/INT8/FP8 양자화를 지원하며 PyTorch 모델에 대한 포괄적인 파인튜닝 기능을 제공합니다.
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Dask-ML은 Python에서 확장 가능한 머신러닝을 제공하며, Scikit-Learn 및 XGBoost와 같은 라이브러리와 통합됩니다. Dask 컬렉션 및 추정기를 활용하여 병렬 학습, 예측 및 전처리를 통해 RAM을 초과하는 대규모 모델 및 데이터셋의 문제를 해결합니다.
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AutoKeras는 Keras를 기반으로 구축된 오픈 소스 AutoML 시스템으로, 머신러닝을 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터에 맞는 최적의 신경망 아키텍처와 하이퍼파라미터를 찾는 과정을 자동화하여 모든 수준의 사용자가 모델 개발을 간소화할 수 있습니다.
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auto-sklearn은 scikit-learn 추정기의 드롭인 대체재 역할을 하는 자동화된 머신러닝 툴킷입니다. 베이지안 최적화, 메타 학습, 앙상블 구성을 활용하여 알고리즘 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화합니다. 이제 텍스트 기능을 지원하여 사용자의 ML 워크플로우를 간소화합니다.
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TPOT은 유전 프로그래밍을 사용하여 머신러닝 파이프라인을 최적화하는 Python 기반 자동화 머신러닝 도구입니다. 데이터 과학 보조 역할을 하며, 다양한 분석 작업에서 성능과 효율성을 향상시키기 위해 복잡한 모델 구성을 자동으로 검색하고 개선합니다.
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MindsDB는 SQL 내에서 완전한 의미론적 검색 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원합니다. 데이터 소스를 연결하고, 콘텐츠를 지식 베이스로 인덱싱하며, SQL 클라이언트를 벗어나지 않고도 자연어 에이전트를 통해 쿼리할 수 있습니다. 익숙한 데이터베이스 환경을 떠나지 않고도 AI 기반 검색 및 검색 시스템 구축을…
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Ludwig는 오픈 소스 로우 코드 딥러닝 프레임워크입니다. 사용자는 사용자 지정 코드를 작성할 필요 없이 간단한 YAML 구성 파일을 사용하여 텍스트, 이미지, LLM을 포함한 다양한 데이터 유형에 대한 AI 모델을 구축, 미세 조정 및 배포할 수 있습니다.
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Prophet은 Facebook에서 개발한 오픈 소스 예측 절차입니다. 강력한 계절성 효과와 다중 계절성을 가진 시계열 데이터에 최적화되어 있습니다. Prophet은 빠르고 자동화되어 있으며, 데이터 과학자와 분석가가 정밀한 예측을 위해 조정할 수 있습니다.
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GluonCV는 최첨단 딥러닝 알고리즘을 제공하는 오픈 소스 컴퓨터 비전 툴킷입니다. 170개 이상의 사전 학습된 모델, 유연한 API, 이해하기 쉬운 구현을 제공하여 연구원, 엔지니어 및 학생들의 프로토타이핑 및 학습을 가속화합니다.
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GluonNLP는 자연어 처리(NLP) 작업을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 툴킷입니다. 최첨단 딥러닝 모델 구현, 일반적인 NLP 작업을 위한 사전 학습된 모델, 텍스트 데이터 파이프라인 구축 블록을 제공합니다. 연구원과 엔지니어가 NLP 아이디어와 제품을 신속하게 프로토타이핑하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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DeepDetect는 딥러닝 모델 배포 및 관리를 위한 AI 프레임워크입니다. 머신러닝 모델 서빙 프로세스를 간소화하여 개발자가 AI 기능을 애플리케이션에 효율적으로 통합할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 실시간 추론 및 모델 모니터링을 위한 강력한 백엔드를 제공하는 데 중점을 둡니다.
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Encog는 유전 프로그래밍, NEAT/HyperNEAT 및 신경망 기술을 지원하는 순수 Java/C# 머신러닝 프레임워크입니다. 2008년에 생성된 이 프레임워크는 클래식 신경망 및 덜 대중적인 알고리즘에 대한 GPU 미지원 구현을 제공하며, 연구 및 맞춤형 구현에 적합합니다.
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Neuroph는 Java로 작성된 오픈 소스 신경망 프레임워크입니다. 다양한 애플리케이션을 위한 인공 신경망의 개발 및 구현을 간소화합니다. 이 프레임워크는 신경망을 설계, 학습 및 테스트하기 위한 사용자 친화적인 API와 도구를 제공하여 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 접근 가능하게 합니다.
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DJL은 Java용 엔진 독립적인 딥러닝 프레임워크입니다. Java를 사용하여 머신러닝 모델을 구축, 학습 및 배포하는 과정을 단순화합니다. DJL은 다양한 딥러닝 엔진을 지원하며 개발자를 위한 광범위한 문서와 예제를 제공합니다.
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Cortex는 대규모 머신러닝을 위한 프로덕션 인프라를 제공하여 ML 모델의 배포, 관리 및 확장을 지원합니다. 자동화된 클러스터 관리, 자동 확장, CI/CD 통합을 통해 서버리스, 실시간, 비동기 및 배치 워크로드를 지원하며 AWS EKS를 기반으로 구축되었습니다.
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Seldon Core 2는 ML 및 LLM 시스템을 대규모로 배포하고 관리하기 위한 Kubernetes 네이티브 프레임워크입니다. 온프레미스, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 위한 유연하고 모듈식 아키텍처를 제공하여 MLOps 및 LLMOps를 위한 표준화, 향상된 가시성 및 비용 효율성을 보장합니다.
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BentoML은 AI 시스템을 배포하고 확장하기 위한 통합 추론 플랫폼입니다. 복잡한 인프라 관리 없이 프로덕션 수준의 안정성으로 모든 클라우드에서 모든 모델을 제공할 수 있어 AI 시스템 개발을 가속화하고 효율적인 확장을 가능하게 합니다. 사용자 정의 모델을 지원하며 보안을 보장합니다.
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지원되지 않는 OpenVINO 버전의 과거 문서를 확인하세요. 이 아카이브는 릴리스 노트가 포함된 과거 릴리스에 대한 액세스를 제공하여, 오래되고 지원 중단된 기능에 대한 정보가 필요한 사용자를 지원합니다. 콘텐츠는 최신이 아니며 지원되지 않을 수 있으며, 링크가 깨지거나 기능이 작동하지 않을 수 있습니다. 주의하여…
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Tesseract OCR은 강력한 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진입니다. 다양한 언어를 지원하며 이미지에서 텍스트를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 이 문서는 개발자와 사용자를 위한 사용자 매뉴얼 및 소스 코드 세부 정보를 제공합니다.
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Adala는 AI 엔지니어, 연구원 및 데이터 과학자가 지능형 에이전트를 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 자율 데이터 레이블링 에이전트 프레임워크입니다. 이 에이전트는 반복적인 프로세스를 통해 독립적으로 학습하며, 환경과 성찰의 영향을 받아 다양한 데이터 처리 및 레이블링 작업에 대해 신뢰할 수 있고 제어 가능합니다.
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