총 500건 · 필터: AI KIT
이 파일은 AI가 암기된 패턴을 사용하는 것을 방지하고 진정한 사고를 강요합니다.**.
Lightning AI의 LitGPT를 사용하여 20개 이상의 사전 학습된 아키텍처(Lama, Gemma, Phi, Qwen, Mistral)를 구현하고 훈련합니다. 깨끗한 모델 구현, 아키텍처에 대한 교육적 이해, 또는 LoRA/QLoRA를 사용한 프로덕션 미세 조정이 필요할 때 사용하세요. 단일 파일 구현, 추상화 없음 l
RNN+Transformer 하이브리드와 O(n) 추론. 선형 시간, 무한 컨텍스트, KV 캐시 없음. GPT(병렬)처럼 훈련하고, RNN(순차)처럼 추론하세요. 리눅스 재단 AI 프로젝트. Windows, Office, NeMo에서 제작. RWKV-7 (2025년 3월). 최대 14B 매개변수를 모델링합니다.
시각과 언어를 연결하는 OpenAI의 모델. 제로샷 이미지 분류, 이미지-텍스트 매칭, 그리고 교차 모달 검색을 가능하게 합니다. 400만 개의 이미지-텍스트 쌍으로 학습되었습니다. 이미지 검색, 콘텐츠 중재 또는 비전 언어 작업에 미세 조정 없이 사용하세요. 범용 이미지 이해에 가장 적합합니다
**Error**: `RuntimeError: CUDA not available`
OpenAI의 범용 음성 인식 모델. 99개 언어, 전사, 영어 번역 및 언어 식별을 지원합니다. 소형(39M 파램)부터 대형(1550M 파램)까지 6가지 모델 크기. 음성-텍스트, 팟캐스트 전사 또는 다국어 오디오 처리에 사용하세요. 로보에게 가장 적합
ECG, 뇌파, EDA, RSP, PPG, 근전도 및 EOG 신호를 포함한 생리학적 데이터를 분석하기 위한 포괄적인 생체 신호 처리 도구 키트. 심혈관 신호, 뇌 활동, 전극 반응, 호흡 패턴, 근육 활동 또는 눈의 움직임을 처리할 때 이 기술을 사용하세요. 적용 대상
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.
**Error**: `RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution`
전체 슬라이드 이미지(WSI) 및 다중 매개변수 이미징 데이터를 분석하기 위한 컴퓨팅 병리학 도구 키트. 조직병리학 슬라이드, H&E 염색 이미지, 다중 면역형광(CODex, 벡트라), 공간 단백질체학, 핵 검출/분절, 조직 그래프 구성 작업 시 이 기술을 사용하세요
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.
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