これは、機械学習と人工知能で成功している革新的なプロジェクトの厳選されたリストです (順不同)。
1：プライベートGPT
著者: imartinez
Github スター: 16.7K
概要: LLM の機能を利用して、インターネット接続なしでドキュメントについて質問します。100% プライベート。いつでもデータが実行環境から流出することはありません。インターネットに接続していなくても、文書を抽出したり質問したりできます。
リンク: https://github.com/imartinez/privateGPT
2：安定した普及Web UI
著者: AUTOMATIC1111
Github スター数: 75.5K
説明: 安定した拡散のための Gradio ライブラリに基づくブラウザ インターフェイス。
リンク: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui#stable-diffusion-web-ui
3： ローカルAI
著者: go-skynet
Github スター数: 3.5K
説明: LocalAI は、ローカル推論用の OpenAI API 仕様と互換性のあるドロップイン置換 REST API です。これにより、ローカルまたは消費者グレードのハードウェアを使用してモデルをローカルで実行できるようになり、ggml形式と互換性のある複数のモデル ファミリがサポートされます。
リンク: https://github.com/go-skynet/LocalAI
4：ChatGPT Next Web
著者 : Yidadaa
Github スター: 25.9K
説明: Vercel 上で、適切に設計された ChatGPT Web UI をワンクリックでデプロイします。
リンク: https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web
5：DB-GPT
著者: csunny
Githubスター: 555
説明: ローカル GPT を使用してデータと環境を操作します。データ漏洩がなく、100% プライベートで、100% 安全です。
リンク: https://github.com/csunny/DB-GPT
6：マービン
著者: PrefectHQ
Github スター数: 2.5K
説明: AI を活用したソフトウェアを構築するためのバッテリー付属のライブラリ。Marvin の仕事は、AI をコードベースに直接統合し、見た目も操作感も他の機能と同じにすることです。
リンク: https://github.com/PrefectHQ/marvin
7：パンドラ
著者: pengzhile
Githubスター: 5.8K
説明: Pandora は、ChatGPT Web バージョンの主要な操作を実装します。バックエンドは Cloudflare をバイパスするように最適化されており、その速度は満足のいくものです。
リンク: https://github.com/pengzhile/pandora
8：doc-GPT
by dissorial
Github Stars : 442
説明: GPT-4 x Pinecone x LangChain x MongoDB
リンク: https://github.com/dissorial/doc-chatbot
9：即時エンジニアリングガイド
著者: Brex のGithub スター数: 3.7K説明: OpenAI の GPT-4 のような大規模な言語モデルを使用するためのヒントとテクニック。リンク: https://github.com/brexhq/prompt-engineering
10: ラサオープンソース
著者: RasaHQ Github スター数: 16.3K説明: Rasa は、テキストおよび音声ベースの会話リンクを自動化するためのオープンソース機械学習フレームワークです: https://github.com/RasaHQ/rasa
11：ジナアイ
著者: jina-ai Github スター数: 18.4K説明: Jina は、gRPC、HTTP、および WebSocket プロトコルを介して通信できる、Python で書かれたマルチモーダル AI マイクロサービス ベースのアプリケーションを構築するための MLOps フレームワークです。リンク: https://github.com/jina-ai/jina
12: TVM — オープンディープラーニングコンパイラースタック
著者: apache Github スター数: 9.7K説明: Apache TVM は、深層学習システム用のコンパイラ スタックです。生産性を重視した深層学習フレームワークと、パフォーマンスと効率を重視したハードウェア バックエンドとの間のギャップを埋めることを目的としています。リンク: https://github.com/apache/tvm
13：TensorFlow Quantum
著者: tensorflow Github スター数: 1.6K説明: TFQ は、量子データのモデリングに焦点を当てた、ハイブリッド量子古典機械学習用の Python フレームワークです。リンク: https://github.com/tensorflow/quantum
14：GPTCache
by zilliztech Github スター: 3.2K説明: LLM クエリのセマンティック キャッシュを作成するためのライブラリリンク: GitHub - zilliztech/GPTCache: LLM のセマンティック キャッシュ、LangChain および llama_index と完全に統合されています。
15: Agent-LLM (大規模言語モデル)
著者: Josh-XT Github スター数: 1.4K説明: Agent-LLM は、複数のプロバイダーにわたって効率的な AI 注文管理を提供するように設計された人工知能自動化プラットフォームですリンク: https://github.com/Josh-XT/ Agent-LLM
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