총 500건 · 필터: AI KIT
PufferLib은 Gimel, Open 등 인기 있는 RL 프레임워크와 원활하게 통합할 수 있는 에뮬레이션 레이어를 제공합니다AI 체육관, 페팅주, 그리고 많은 전문 환경 도서관들. The emulatio
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
최첨단 문장, 텍스트 및 이미지 임베딩을 위한 프레임워크. 의미 유사성, 클러스터링 및 검색을 위한 5000개 이상의 사전 학습된 모델을 제공합니다. 다국어, 도메인별, 멀티모달 모델을 지원합니다. RAG, 의미 검색 또는 유사성 작업을 위한 임베딩을 생성하는 데 사용합니다. 최고
LLM 입출력 필터링을 위한 메타의 7-8B 특화 조정 모델. 6가지 안전 범주 - 폭력/hate, 성적 내용, 무기, 물질, 자해, 범죄 계획. 94-95% 정확도. vLLM, 허깅페이스, 세이지메이커와 함께 배포하세요. NeMo 가드레일과 통합됩니다.
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
생존 모델을 평가하려면 검열된 데이터를 고려한 전문 지표가 필요합니다. scikit-survival은 세 가지 주요 지표 범주를 제공합니다:
SOC 2는 서비스 기관을 위해 미국 공인회계사협회(AICPA)에서 개발한 감사 표준입니다. 다섯 가지 신뢰 서비스 기준(TSC)을 기반으로 회사의 정보 시스템을 평가합니다.
확장 가능한 데이터 파이프라인, ETL/ELT 시스템 및 데이터 인프라 구축을 위한 세계 최고 수준의 데이터 엔지니어링 기술. 파이썬, SQL, 스파크, 에어플로우, dbt, 카프카 및 최신 데이터 스택에 대한 전문 지식. 데이터 모델링, 파이프라인 오케스트레이션, 데이터 품질 및 DataOps를 포함합니다. 데이터 아키텍트 설계 시 사용
ReactJS, NextJS, TypeScript, Tailwind CSS를 사용하여 최신 성능의 웹 애플리케이션을 구축하는 포괄적인 프론트엔드 개발 기술. 구성 요소 스캐폴딩, 성능 최적화, 번들 분석 및 UI 모범 사례를 포함합니다. 프론트엔드 기능을 개발하고 성능을 최적화할 때 사용하세요,
세계 최고 수준의 mlops 생산 패턴으로 고급 ml/ai 엔지니어를 위한 제품입니다.
LLM 최적화, 프롬프트 패턴, 구조화된 출력 및 AI 제품 개발을 위한 세계 최고 수준의 프롬프트 엔지니어링 기술. 클로드에 대한 전문 지식, GPT-4, 신속한 디자인 패턴, 몇 번의 샷 학습, 사고 사슬, 그리고 인공지능 평가. RAG 최적화, 에이전트 설계 및 LLM 시스템 아키텍처 포함
Haiku, Sonnet, Opus에서 이러한 시나리오를 테스트하여 기술 효과를 검증하세요.
원활한 AI 에이전트 세션 전송을 위한 포괄적인 핸드오프 문서를 생성합니다. 트리거되는 경우: (1) 사용자가 핸드오프/메모리/컨텍스트 저장 요청, (2) 컨텍스트 창이 용량에 접근, (3) 주요 작업 마일스톤 완료, (4) 작업 세션 종료, (5) 사용자가 '저장 상태', '핸드오프 생성', '필요합니다'라고 말합니다
SHAP(SHAPley Additive explanations)을 사용한 모델 해석 가능성 및 설명 가능성. 이 기술을 사용하여 머신 러닝 모델 예측을 설명하고, 특징 중요도를 계산하고, SHAP 플롯(물방울, 벌채, 막대, 산란, 힘, 히트맵)을 생성하고, 모델을 디버깅하고, 모델 편향을 분석합니다
이 파일을 짧게 유지하세요. 전체 문서는 Open에 저장됩니다AI 플랫폼 문서.
사용자가 Open을 통해 Sora 동영상을 생성, 리믹스, 폴링, 목록 작성, 다운로드 또는 삭제할 것을 요청할 때 사용하세요번들 CLI(`scripts/sora.py`)를 사용하는 AI의 비디오 API에는 "AI 비디오 생성", "Sora", "비디오 리믹스", "비디오/섬네일/스프라이트 시트 다운로드", 배치 비디오 생성과 같은 요청이 포함됩니다