총 500건 · 필터: AI KIT
신경픽셀 신경 기록 분석. Neuroixel 1.0/2.0 세포외 전기생리학을 위해 SpikeGLX/OpenEphys 데이터 로드, 전처리, 동작 교정, Kilosort4 스파이크 정렬, 품질 지표, Allen/IBL 큐레이션, AI 보조 시각 분석. 신경 기록, 스파이크 정렬 작업 시 사용
추적, 평가 및 모니터링을 위한 LLM 관측 플랫폼. LLM 애플리케이션 디버깅, 데이터셋 대비 모델 출력 평가, 프로덕션 시스템 모니터링, AI 애플리케이션을 위한 체계적인 테스트 파이프라인 구축 시 사용하세요.
LLM 추적, 평가 및 모니터링을 위한 오픈 소스 AI 관측 플랫폼. LLM 애플리케이션을 상세한 추적으로 디버깅하거나, 데이터셋에서 평가를 실행하거나, 실시간 인사이트로 프로덕션 AI 시스템을 모니터링할 때 사용하세요.
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Perplexity AI을 이용한 웹 검색 및 연구. 사용자가 일반적인 쿼리에 대해 "검색", "찾기", "찾기", "찾기", "질문", "연구" 또는 "최신 정보"라고 말할 때 사용합니다. 라이브러리/프레임워크 문서(Context7 사용) 또는 작업 공간 질문에는 해당되지 않습니다.
LiteLLM과 OpenRouter를 통해 Perplexity 모델을 사용하여 실시간 정보로 AI 기반 웹 검색을 수행하세요. 이 기술은 현재 정보를 검색하거나, 최신 과학 문헌을 찾거나, 출처 인용을 통해 근거 있는 답변을 얻거나, 정보에 접근할 때 사용해야 합니다
이 기술은 2025년 12월 메타가 20억 달러에 인수한 AI 에이전트 회사 Manus의 컨텍스트 엔지니어링 원칙에 기반합니다.
PostgreSQL은 따옴표가 없는 식별자를 소문자로 접습니다. 인용된 혼합 대소문자 식별자는 영원히 따옴표를 필요로 하며, 이를 인식하지 못할 수 있는 도구, ORM 및 AI 비서와 관련된 문제를 일으킵니다.
선언적 프로그래밍을 사용하여 복잡한 AI 시스템을 구축하고, 프롬프트를 자동으로 최적화하며, DSPy를 통해 모듈식 RAG 시스템 및 에이전트를 생성하세요 - Stanford NLP의 체계적인 LM 프로그래밍 프레임워크
생성 중 유효한 JSON/XML/코드 구조 보장, 타입 안전 출력을 위해 Pydantic 모델 사용, 로컬 모델(Transformers, vLLM) 지원, 아웃라인을 통한 추론 속도 극대화 - dottxt.ai 의 구조화된 생성 라이브러리
PufferLib은 Gimel, Open 등 인기 있는 RL 프레임워크와 원활하게 통합할 수 있는 에뮬레이션 레이어를 제공합니다AI 체육관, 페팅주, 그리고 많은 전문 환경 도서관들. The emulatio
PyHealth는 일반적인 의료 AI 애플리케이션을 위한 20개 이상의 사전 정의된 임상 예측 작업을 제공합니다. 각 작업 함수는 원시 환자 데이터를 모델 학습을 위해 구조화된 입력-출력 쌍으로 변환합니다.
임상 데이터를 기반으로 머신 러닝 모델을 개발, 테스트 및 배포하기 위한 포괄적인 의료 AI 툴킷입니다. 이 기술은 전자 건강 기록(EHR), 임상 예측 작업(사망률, 재입원, 약물 추천), 의료 코딩 시스템(ICD, ND)을 다룰 때 사용해야 합니다
PyMC를 사용한 베이지안 모델링. 확률적 프로그래밍 및 추론을 위해 계층적 모델, MCMC(NUTS), 변분 추론, LOO/WAIC 비교, 사후 검사를 구축합니다.
Pysam은 FASTA 참조 시퀀스에 대한 인덱싱된 랜덤 액세스를 위해 `FastaFile` 클래스를 제공합니다. FASTA 파일은 사용하기 전에 `samtools faidx`로 인덱싱해야 합니다.
치료 데이터 공용. 치료용 ML 및 약리학적 예측을 위한 AI 준비 약물 발견 데이터셋(ADME, 독성, DTI), 벤치마크, 스캐폴드 분할, 분자 오라클.
LangChain, LamaIndex 및 프레임워크와의 통합.
AI 애플리케이션을 위한 오픈 소스 임베딩 데이터베이스. 임베딩과 메타데이터를 저장하고, 벡터와 전체 텍스트 검색을 수행하며, 메타데이터로 필터링합니다. 간단한 4기능 API. 노트북에서 프로덕션 클러스터로 확장됩니다. 의미 검색, RAG 애플리케이션 또는 문서 검색에 사용하세요. 지역 개발자에게 최적
운영 AI 애플리케이션을 위한 관리형 벡터 데이터베이스. 완전히 관리되고 자동으로 확장되며 하이브리드 검색(밀집 + 희소성), 메타데이터 필터링 및 네임스페이스를 제공합니다. 지연 시간(<100ms p95). 프로덕션 RAG, 추천 시스템 또는 대규모 의미 검색에 사용하세요. 서버리스 관리 인프라에 가장 적합
나노 바나나 프로 AI를 사용하여 스마트한 반복 정제를 통해 출판물 수준의 과학 다이어그램을 작성하세요. 품질 검토를 위해 제미니 3 프로를 사용합니다. 문서 유형의 품질이 임계값 이하일 때만 재생됩니다. 신경망 아키텍처, 시스템 다이어그램, 흐름도, 생물학적 p에 특화되어 있습니다