npm · PyPI
invergent-ai/surogate
Train and serve LLMs at extreme speed and massive throughput.
Apache-2.012 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
Усі теги
Тег каталогу
#deep-learning
Усі репозиторії публічного реєстру з цим тегом — із тем GitHub або ключових слів, які публікують їхні реєстри пакетів. Здоров'я вимірюється за тією ж версіонованою методологією, що й решта реєстру.
264 записи
PyPI
openclimatefix/metnet
PyTorch Implementation of Google Research's MetNet and MetNet-2
MIT9 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
Epochix-dev/epochix
Visual storytelling for deep learning training runs.
Власна ліцензія12 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
npm · crates.io · PyPI
SpaceFrontiers/hermes
Search engine
Без ліцензії6 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
Vincentqyw/image-matching-webui
🤗 image matching webui
Apache-2.08 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
explosion/thinc
🔮 A refreshing functional take on deep learning, compatible with your favorite libraries
MIT27 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
hachmannlab/chemml
ChemML is a machine learning and informatics program suite for the chemical and materials sciences.
BSD-3-Clause19 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
hahalee000000/helen
Helen Agent Develop Language
MIT14 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
NuGet
ooples/AiDotNet.Tensors
The fastest .NET tensor library. Beats MathNet (6x), NumSharp (3200x), matches TorchSharp CPU - pure managed C# with hand-tuned AVX2/FMA SIMD kernels. Optional CUDA/OpenCL GPU acceleration.
Apache-2.06 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
iMoonLab/DeepHypergraph
A pytorch library for graph and hypergraph computation.
Apache-2.02 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go
sahandsafizadeh/qeep
Deep Learning framework in Go with Tensors, AutoGrad, and GPU acceleration
MIT18 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · npm
jaywyawhare/C-ML
Machine learning framework written in C.
Власна ліцензія13 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
numindai/nuextract-platform-sdk
Опис репозиторію не опубліковано.
MIT16 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
SYSTRAN/faster-whisper
Faster Whisper transcription with CTranslate2
MIT16 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
zjykzj/DataFlow-CV
🌊 Everything your model doesn't do. Analyse, convert, visualize, evaluate — a single CLI for all CV data.
MIT11 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
BUPT-GAMMA/GammaGL
A multi-backend graph learning library.
Apache-2.020 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
SHI-Labs/NATTEN
Fast Multi-dimensional Sparse Attention
MIT19 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
dralgroup/mlatom
AI-enhanced computational chemistry
Apache-2.013 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
Hai-Wenxiang/fusedtok
Fused CUDA kernels for LLM inference - RMSNorm / RoPE / SwiGLU
MIT21 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
iver56/audiomentations
A Python library for audio data augmentation. Useful for making audio ML models work well in the real world, not just in the lab.
MIT17 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
kha-white/manga-ocr
Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga
Apache-2.011 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
thuml/depyf
depyf is a tool to help you understand and adapt to PyTorch compiler torch.compile.
MIT27 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
Packagist
davmixcool/php-sentiment-analyzer
PHP Sentiment Analyzer is a lexicon and rule-based sentiment analysis tool for PHP, built on the VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) sentiment lexicon.
MIT19 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
crates.io · PyPI
jbg/eredu
a Rust runtime for local language models
Apache-2.010 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
webdataset/webdataset
A high-performance Python-based I/O system for large (and small) deep learning problems, with strong support for PyTorch.
BSD-3-Clause27 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
AmusementClub/vs-mlrt
Efficient CPU/GPU ML Runtimes for VapourSynth (with built-in support for waifu2x, DPIR, RealESRGANv2/v3, Real-CUGAN, RIFE, SCUNet, ArtCNN and more!)
GPL-3.019 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
crates.io
metatensor/dlpk
Опис репозиторію не опубліковано.
Apache-2.014 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
veryviolet/echelon3
Config-driven PyTorch training framework: assemble nets, data, losses and trainers from YAML
Apache-2.09 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
sae-probes/sae-probes
Sparse probing benchmark for Sparse Autoencoders derived from the paper "Are Sparse Autoencoders Useful? A Case Study in Sparse Probing"
MIT16 жовт. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
NVIDIA/nvImageCodec
A nvImageCodec library of GPU- and CPU- accelerated codecs featuring a unified interface
Apache-2.011 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0