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BuilderIO/agent-native एक विशेष फ्रेमवर्क है जिसे डेवलपर्स को एजेंट-नेटिव एप्लिकेशन बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Builder.io की टीम द्वारा बनाया गया यह TypeScript-आधारित टूल AI एजेंटों को सीधे उपयोगकर्ता अनुभव में एकीकृत करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। यह डेवलपर्स को साधारण चैटबॉट्स से आगे बढ़कर ऐसे सॉफ़्टवेयर बनाने में सक्षम बनाता है जो AI एजेंटों को एप्लिकेशन आर्किटेक्चर में प्राथमिकता देते हैं।
Flue, Astro टीम द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स एजेंट फ्रेमवर्क है, जिसे विशेष रूप से AI एजेंटों के लिए एक सुरक्षित, सैंडबॉक्स वातावरण प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अलगाव और सुरक्षा को प्राथमिकता देकर, Flue डेवलपर्स को जोखिम कम करते हुए AI एजेंटों के साथ कोड निष्पादित करने और कार्य करने की अनुमति देता है। यह TypeScript का लाभ उठाकर एक मजबूत डेवलपर अनुभव प्रदान करता है, जिससे ऐसे एजेंट बनाना, टेस्ट करना और तैनात करना आसान हो जाता है जो नियंत्रित और अनुमानित तरीके से बाहरी सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करते हैं।
obra द्वारा Superpowers एक एजेंटिक स्किल्स फ्रेमवर्क और विकास पद्धति है, जिसे AI क्षमताओं और व्यावहारिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच की खाई को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेवलपर्स को प्रभावी ढंग से एजेंटिक स्किल्स बनाने, प्रबंधित करने और तैनात करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करता है। एक मजबूत पद्धति पर ध्यान केंद्रित करके, यह टीमों को अधिक विश्वसनीय और मॉड्यूलर AI एजेंट बनाने में सक्षम बनाता है, जिससे जटिल कार्यों को एक एकीकृत विकास पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर प्रबंधनीय और परीक्षण योग्य कौशल सेट में विभाजित किया जा सके।
benoitc द्वारा विकसित, erlang-python एक शक्तिशाली ब्रिज है जो Erlang और Elixir डेवलपर्स को BEAM वर्चुअल मशीन के भीतर सीधे पायथन कोड चलाने की अनुमति देता है। डर्टी NIFs (नेटिव इम्प्लीमेंटेड फंक्शन्स) का लाभ उठाकर, यह सुनिश्चित करता है कि पायथन का ग्लोबल इंटरप्रेटर लॉक (GIL) BEAM शेड्यूलर को ब्लॉक न करे। यह Erlang वातावरण में मशीन लर्निंग मॉडल, एम्बेडिंग जनरेशन और डेटा प्रोसेसिंग लाइब्रेरी को एकीकृत करने के लिए एक मजबूत तंत्र प्रदान करता है, जिसमें रेट लिमिटिंग और पायथन की फ्री-थ्रेडिंग क्षमताओं का समर्थन शामिल है।
Cortex, buildersoftio द्वारा विकसित एक मजबूत डेटा फ्रेमवर्क है, जिसे .NET इकोसिस्टम के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेवलपर्स को रियल-टाइम डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए एक उच्च-प्रदर्शन SDK प्रदान करता है। सहज ऑपरेटरों, इन-बिल्ट स्टेट मैनेजमेंट और एकीकृत टेलीमेट्री के साथ, Cortex डेटा इंजीनियरिंग और एकीकरण की जटिलता को सरल बनाता है। इसे विशेष रूप से इवेंट-ड्रिवन आर्किटेक्चर को संभालने के लिए बनाया गया है, जो इसे C# का उपयोग करके स्केलेबल, प्रोडक्शन-ग्रेड AI और डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है।
jmaczan/torch-webgpu एक अभिनव C++ प्रोजेक्ट है जो PyTorch और WebGPU के बीच एक सेतु का काम करता है। एक कंपाइलर और रनटाइम दोनों के रूप में कार्य करते हुए, यह डीप लर्निंग मॉडल को WebGPU मानक का उपयोग करके विभिन्न हार्डवेयर वातावरणों में कुशलतापूर्वक चलाने में सक्षम बनाता है। jmaczan द्वारा विकसित, यह टूल पारंपरिक CUDA-निर्भरता से आगे बढ़कर, WebGPU की आधुनिक और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं का लाभ उठाकर जटिल AI वर्कलोड की तैनाती को सरल बनाने का लक्ष्य रखता है।
RADTorch पायटॉर्च पर आधारित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसे विशेष रूप से मेडिकल इमेजिंग कार्यों के लिए बनाया गया है। यह रेडियोलॉजी डेटा विश्लेषण की जटिल प्रक्रियाओं को सरल बनाता है, जिसमें DICOM फाइलों को संभालना, मेडिकल इमेज प्री-प्रोसेसिंग और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना शामिल है। रेडियोलॉजी-विशिष्ट चुनौतियों को दूर करके, RADTorch शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को डेटा हेरफेर के बजाय मॉडल आर्किटेक्चर और नैदानिक परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है।
colesmcintosh द्वारा विकसित, langchain-salesforce एक विशेष एकीकरण लाइब्रेरी है जो LangChain और Salesforce के बीच की दूरी को पाटती है। यह डेवलपर्स को ऐसे AI एजेंट्स बनाने में सक्षम बनाती है जो जटिल SOQL क्वेरी चलाने, Salesforce ऑब्जेक्ट स्कीमा का निरीक्षण करने और सीधे अपने LLM वर्कफ़्लो के भीतर CRUD ऑपरेशन निष्पादित करने में सक्षम हैं। Salesforce API को सरल बनाकर, यह टूल CRM डेटा के साथ सहज बातचीत की अनुमति देता है, जो इसे एंटरप्राइज़-ग्रेड AI ऑटोमेशन के लिए एक आवश्यक उपयोगिता बनाता है।
LarAIgent/larai-kit एक ओपन-सोर्स टूलकिट है जो Laravel एप्लिकेशन में उन्नत AI क्षमताएं लाता है। LarAIgent द्वारा विकसित, यह Retrieval-Augmented Generation (RAG) और AI एजेंटों के एकीकरण को सरल बनाता है। यह पैकेज दस्तावेजों को पार्स करने, चंक करने, एम्बेड करने और खोजने के लिए एक सहज वर्कफ़्लो प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स मौजूदा Laravel कोडबेस में ही बुद्धिमान चैटबॉट और AI एजेंट बना सकते हैं।
EmbeddingGemma.NET, phanxuanquang द्वारा विकसित एक विशेष लाइब्रेरी है जो .NET डेवलपर्स को Google के EmbeddingGemma-300m मॉडल का उपयोग करने में सक्षम बनाती है। ONNX Runtime का लाभ उठाकर, यह C# अनुप्रयोगों के भीतर सीधे वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करने का एक उच्च-प्रदर्शन तरीका प्रदान करती है। यह उन डेवलपर्स के लिए आदर्श है जो पायथन-आधारित बैकएंड की आवश्यकता के बिना सिमेंटिक सर्च, RAG पाइपलाइन या टेक्स्ट समानता जैसी सुविधाएँ लागू करना चाहते हैं।
Evaliphy एक ओपन-सोर्स टाइपस्क्रिप्ट फ्रेमवर्क है जिसे AI-संचालित अनुप्रयोगों के लिए एंड-टू-एंड टेस्टिंग को सरल बनाने के लिए बनाया गया है। Evaliphy टीम द्वारा विकसित, यह ML-विशिष्ट बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की जटिलता के बिना LLM और RAG पाइपलाइनों के लिए एक मजबूत परीक्षण वातावरण प्रदान करता है। मूल्यांकन प्रक्रिया को सरल बनाकर, यह डेवलपर्स को अपने मौजूदा CI/CD वर्कफ़्लो में स्वचालित परीक्षण को सीधे एकीकृत करने की अनुमति देता है, जिससे AI आउटपुट की विश्वसनीयता और प्रदर्शन सुनिश्चित होता है।
Wagtail टीम द्वारा विकसित Django AI Core, Django-आधारित प्रोजेक्ट्स में AI क्षमताओं को सुव्यवस्थित करने के लिए एक विशेष लाइब्रेरी है। यह RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन) पाइपलाइनों को लागू करने और वेक्टर एम्बेडिंग को प्रबंधित करने के लिए एक मजबूत फ्रेमवर्क प्रदान करता है। जटिल AI वर्कफ़्लो को मानक Django पैटर्न में बदलकर, यह डेवलपर्स को बिना किसी अतिरिक्त बुनियादी ढांचे के सिमेंटिक सर्च और स्वचालित कंटेंट जनरेशन जैसी बुद्धिमान सुविधाएँ बनाने में सक्षम बनाता है।
Remem एक TypeScript-आधारित मेमोरी फ्रेमवर्क है जिसे AI एजेंटों को निरंतर और क्वेरी योग्य लॉन्ग-टर्म मेमोरी प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। darks0l द्वारा विकसित, यह एजेंटों को सिमेंटिक सर्च, लेयर्ड स्टोरेज और स्नैपशॉट्स का उपयोग करके जानकारी संग्रहीत और पुनः प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। मल्टी-एजेंट स्कोपिंग के समर्थन के साथ, यह डेवलपर्स को जटिल सिस्टम बनाने की अनुमति देता है जहाँ एजेंट संदर्भ साझा कर सकते हैं या उसे अलग रख सकते हैं, जिससे PostgreSQL और SQLite जैसे बैकएंड का उपयोग करके सत्रों के बीच कुशल ज्ञान प्रतिधारण सुनिश्चित होता है।
Mythosia.AI एक व्यापक C# लाइब्रेरी है जिसे .NET डेवलपर्स के लिए कई LLM प्रदाताओं को अपने एप्लिकेशन में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। AJ-comp द्वारा विकसित, यह OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek और Perplexity जैसे उद्योग-अग्रणी मॉडलों के साथ इंटरैक्शन को सरल बनाती है। सरल API एब्स्ट्रैक्शन से परे, इस लाइब्रेरी में इन-बिल्ट RAG (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन) एक्सटेंशन शामिल हैं, जो इसे .NET इकोसिस्टम में इंटेलिजेंट एप्लिकेशन बनाने के लिए एक मजबूत टूलकिट बनाते हैं।
hcd233 द्वारा विकसित Aris-AI-Model-Server, एक शक्तिशाली पायथन-आधारित फ्रेमवर्क है जो OpenAI-संगत API इंटरफ़ेस प्रदान करता है। यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs), एम्बेडिंग मॉडल और रीरैंकर को एक ही सिस्टम में एकीकृत करके AI सेवाओं की तैनाती को सरल बनाता है। FastAPI के साथ निर्मित, यह AWQ, GPTQ और MLX जैसे उन्नत ऑप्टिमाइज़ेशन का समर्थन करता है, जो इसे RAG पाइपलाइन बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक बहुमुखी टूल बनाता है।
c0, douglasjordan2 द्वारा विकसित LLMs के लिए एक अभिनव बाहरी मेमोरी फ्रेमवर्क है। रस्ट (Rust) में निर्मित, यह निरंतर और संदर्भ-जागरूक मेमोरी प्रदान करने के लिए द्वि-सामयिक (bi-temporal) नॉलेज ग्राफ आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। कीवर्ड और वेक्टर-आधारित रिट्रीवल को एक स्वचालित रिफ्लेक्शन लूप के साथ जोड़कर, c0 एआई एजेंटों को समय के साथ जानकारी संग्रहीत करने, पुनः प्राप्त करने और परिष्कृत करने की अनुमति देता है। यह Neo4j और MCP के साथ सहजता से एकीकृत होता है।
quarkus-docling, Quarkiverse समुदाय द्वारा विकसित एक Quarkus एक्सटेंशन है जो IBM की Docling लाइब्रेरी को Java इकोसिस्टम में एकीकृत करता है। यह डेवलपर्स को जटिल PDF सहित विभिन्न दस्तावेज़ प्रारूपों को पार्स करने, संसाधित करने और उन्हें जेनरेटिव AI अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त संरचित डेटा में बदलने में सक्षम बनाता है। नेटिव Quarkus समर्थन प्रदान करके, यह RAG (Retrieval-Augmented Generation) पाइपलाइनों के कार्यान्वयन को सरल बनाता है, जिससे Java डेवलपर्स न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ उन्नत दस्तावेज़ इंटेलिजेंस का लाभ उठा सकते हैं।
Java के लिए RedisVL (Redis Vector Library) Redis द्वारा विकसित एक आधिकारिक क्लाइंट लाइब्रेरी है, जो AI एप्लिकेशन विकास को सरल बनाती है। यह Redis को वेक्टर डेटाबेस के रूप में उपयोग करने के लिए एक उच्च-स्तरीय इंटरफ़ेस प्रदान करती है, जिससे डेवलपर्स Java वातावरण में RAG, सिमेंटिक कैशिंग और वेक्टर सर्च लागू कर सकते हैं। यह जटिल Redis कमांड्स को सरल बनाकर एंटरप्राइज Java एप्लिकेशन्स में LLM और एम्बेडिंग मॉडल को एकीकृत करना आसान बनाती है।
HoneyHive AI द्वारा विकसित Realign, AI अनुप्रयोगों के लिए एक विशेष परीक्षण और सिमुलेशन फ्रेमवर्क है। यह डेवलपर्स को LLM प्रदर्शन का मूल्यांकन करने, रेड-टीमिंग करने और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों का अनुकरण करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। मूल्यांकन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके, Realign इंजीनियरिंग टीमों को यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि उनके AI मॉडल विश्वसनीय हैं, वांछित परिणामों के अनुरूप हैं, और जटिल LLM-आधारित वर्कफ़्लो में उत्पादन के लिए तैयार हैं।
Omega-AI, Dromara समुदाय द्वारा विकसित एक Java-आधारित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह न्यूरल नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए एक व्यापक इंजन प्रदान करता है। प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किया गया, इसमें ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन, मल्टी-थ्रेडेड CPU निष्पादन और CUDA व cuDNN के माध्यम से मजबूत GPU समर्थन शामिल है। Java इकोसिस्टम में डीप लर्निंग क्षमताओं को लाकर, Omega-AI डेवलपर्स को Python-आधारित स्टैक पर स्विच किए बिना सीधे Java अनुप्रयोगों में YOLO और LLM जैसे जटिल मॉडल लागू करने में सक्षम बनाता है।
Kosong, MoonshotAI द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स LLM एब्स्ट्रैक्शन लेयर है। यह डेवलपर्स को AI एजेंट बनाने के लिए एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जो एप्लिकेशन लॉजिक को विशिष्ट मॉडल प्रदाताओं से अलग करता है। विभिन्न LLMs के एकीकरण को सरल बनाकर, Kosong डेवलपर्स को खंडित API कार्यान्वयन के बजाय एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन और जटिल वर्कफ़्लो पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है, जो इसे AI एजेंट इकोसिस्टम के लिए एक बहुमुखी SDK बनाता है।
req_llm, Elixir डेवलपर्स के लिए LLM के साथ बातचीत को सरल बनाने वाली एक लाइब्रेरी है। agentjido द्वारा विकसित, यह शक्तिशाली Req HTTP क्लाइंट और Finch का उपयोग करती है। यह उन डेवलपर्स के लिए एकदम सही है जिन्हें जटिल एब्स्ट्रैक्शन के बिना अपने एप्लिकेशन को विभिन्न LLM प्रदाताओं से जोड़ने के लिए एक विश्वसनीय और उच्च-प्रदर्शन वाले इंटरफ़ेस की आवश्यकता है।
ospec, clawplays द्वारा विकसित एक एजेंटिक वर्कफ़्लो फ्रेमवर्क है जो AI कोडिंग सहायकों के लिए स्पेक-संचालित विकास को लागू करता है। यह आपके रिपॉजिटरी में टिकाऊ विनिर्देशों और साक्ष्यों को बनाए रखकर अस्पष्ट अनुरोधों को संरचित, सत्यापन योग्य लक्ष्य लूप में बदल देता है। इसे Claude Code, Gemini और विभिन्न CLI वातावरणों के साथ सहजता से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह सुनिश्चित करता है कि AI द्वारा उत्पन्न कोड न केवल लिखा जाए, बल्कि स्पष्ट प्रोजेक्ट आवश्यकताओं के विरुद्ध मान्य भी हो।
GraphBit, InfinitiBit द्वारा विकसित एक एंटरप्राइज-केंद्रित एजेंटिक एआई फ्रेमवर्क है। रस्ट कोर और पायथन रैपर का उपयोग करके, यह जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए एक सुरक्षित, स्केलेबल और मेमोरी-कुशल वातावरण प्रदान करता है। इसे प्रोडक्शन वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो संसाधन की खपत को कम करते हुए विश्वसनीयता को अधिकतम करता है, जिससे डेवलपर्स वास्तविक दुनिया के एंटरप्राइज अनुप्रयोगों में तेज़ और स्थिर वर्कफ़्लो तैनात कर सकते हैं।
Hatchet द्वारा विकसित Icepick, स्केलेबल AI एजेंट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक हल्का ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क है। यह ज़ीरो-कॉस्ट एब्स्ट्रैक्शन लेयर प्रदान करने पर केंद्रित है, जिससे डेवलपर्स पारंपरिक भारी फ्रेमवर्क के ओवरहेड के बिना TypeScript में जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो बना सकते हैं। प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी को प्राथमिकता देकर, Icepick Node.js और Bun वातावरण के साथ सहज एकीकरण को सक्षम बनाता है, जो इसे प्रोडक्शन-रेडी एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है।
Swarmclaw, swarmclawai द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स AI एजेंट रनटाइम और मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है। यह डेवलपर्स को स्वायत्त एजेंट स्वार्म बनाने, व्यवस्थित करने और होस्ट करने में सक्षम बनाता है। यह प्लेटफॉर्म लॉन्ग-टर्म मेमोरी, कार्य प्रतिनिधिमंडल (task delegation) और निर्धारित निष्पादन जैसी जटिल एजेंट क्षमताओं का समर्थन करता है। MCP टूल्स के लिए नेटिव सपोर्ट और 23 से अधिक LLM प्रदाताओं (Claude, GPT, Gemini, Ollama) के साथ संगतता के कारण, यह LangChain और Claude Code का एक मजबूत, सेल्फ-होस्टेड विकल्प है।
माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित, multilspy एक विशेष पायथन क्लाइंट लाइब्रेरी है जिसे लैंग्वेज सर्वर प्रोटोकॉल (LSP) सर्वर के साथ इंटरफेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह जटिल LSP इंटरैक्शन के लिए एक एकीकृत और उपयोग में आसान रैपर प्रदान करके AI-संचालित कोड विश्लेषण, पूर्णता और जनरेशन टूल बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाता है। संचार परत को एब्स्ट्रैक्ट करके, यह डेवलपर्स को अपने वर्कफ़्लो में उन्नत कोड इंटेलिजेंस को एकीकृत करने में सक्षम बनाता है, जो इसे AI4Code, प्रोग्राम सिंथेसिस और स्वचालित सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग पर काम करने वाले शोधकर्ताओं के लिए एक आवश्यक उपकरण बनाता है।
Aryn AI द्वारा विकसित Sycamore, असंरचित डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह विशेष रूप से LLM अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित एक मजबूत ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) पाइपलाइन प्रदान करता है। उन्नत दस्तावेज़ प्रसंस्करण और सिमेंटिक सर्च क्षमताओं का लाभ उठाकर, Sycamore डेवलपर्स को जटिल दस्तावेज़ प्रारूपों को कुशलतापूर्वक इनजेस्ट, पार्स और इंडेक्स करने वाले परिष्कृत RAG सिस्टम बनाने में सक्षम बनाता है।
Grace, Gabriella439 द्वारा बनाई गई एक विशेष कार्यात्मक प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में कार्यात्मक प्रोग्रामिंग की कठोरता लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रॉम्प्ट्स को एक टाइप-आधारित भाषा के भीतर प्रथम-श्रेणी के नागरिक के रूप में मानती है, जिससे डेवलपर्स जटिल और विश्वसनीय LLM वर्कफ़्लो बना सकते हैं। इसका इंटरप्रेटर पारंपरिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और जेनरेटिव AI के बीच की खाई को पाटता है, जिससे प्रॉम्प्ट-आधारित एप्लिकेशन अधिक अनुमानित, रखरखाव योग्य और परीक्षण में आसान हो जाते हैं।
FlashLearn, Pravko-Solutions द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे डेटा पाइपलाइनों में लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के एकीकरण को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह परिचित scikit-learn 'fit/predict' प्रतिमान को अपनाता है, जिससे डेवलपर्स आसानी से जटिल, JSON-संचालित AI वर्कफ़्लो बना सकते हैं। इन-बिल्ट कॉनकरेंसी (concurrency) सपोर्ट के साथ, FlashLearn LLM-आधारित कार्यों के कुशल निष्पादन को सक्षम बनाता है, जो इसे ETL प्रक्रियाओं और स्वचालित डेटा पाइपलाइनों में एजेंटिक क्षमताओं को शामिल करने के लिए एक मजबूत विकल्प बनाता है।
Daydreams, daydreamsai द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसे विशेष रूप से वाणिज्य-संबंधी कार्यों को संभालने में सक्षम AI एजेंट बनाने के लिए तैयार किया गया है। LLMs को विशेष उपकरणों के साथ एकीकृत करके, यह एजेंटों को जटिल वर्कफ़्लो निष्पादित करने, ऑन-चेन प्रोटोकॉल के साथ इंटरैक्ट करने और डिजिटल संपत्ति प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। यह बुद्धिमान स्वचालन और विकेंद्रीकृत वाणिज्य के बीच की खाई को पाटता है, जो डेवलपर्स को वास्तविक आर्थिक क्रियाएं करने वाले एजेंट बनाने के लिए एक मजबूत टूलकिट प्रदान करता है।
DagsHub क्लाइंट, DagsHub द्वारा विकसित एक आधिकारिक पायथन लाइब्रेरी है जो डेटा साइंस वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करती है। यह डेवलपर्स को DagsHub प्लेटफॉर्म के साथ प्रोग्रामेटिक रूप से इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाती है, जिससे डेटा वर्ज़निंग, प्रयोग ट्रैकिंग और मॉडल प्रबंधन आसान हो जाता है। यह स्थानीय विकास परिवेशों को DagsHub की क्लाउड-आधारित सुविधाओं से जोड़कर DVC, PyTorch, TensorFlow और Keras के साथ काम करने वाली टीमों के लिए MLOps जीवनचक्र को सरल बनाता है।
ForML, formlio द्वारा बनाया गया एक ओपन-सोर्स डेवलपमेंट फ्रेमवर्क और MLOps प्लेटफॉर्म है। यह डेटा वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए एक मानकीकृत वातावरण प्रदान करता है। पोर्टेबिलिटी और पुनरुत्पादन (reproducibility) पर ध्यान केंद्रित करके, ForML टीमों को अपने डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के पूरे लाइफसाइकिल को प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि कोड स्थानीय प्रयोगों से लेकर प्रोडक्शन वातावरण तक सुसंगत बना रहे।
MinishLab द्वारा विकसित TokenLearn, स्थिर वर्ड एम्बेडिंग को प्री-ट्रेन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विशेष पायथन फ्रेमवर्क है। यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को टोकन के उच्च-गुणवत्ता वाले वेक्टर प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने के लिए एक सुव्यवस्थित और कुशल पाइपलाइन प्रदान करता है। PyTorch पर निर्मित, यह आधुनिक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के साथ सहजता से एकीकृत होता है, जो इसे NLP कार्यों के लिए हल्के और प्रभावी एम्बेडिंग लेयर्स की आवश्यकता वाले प्रोजेक्ट्स के लिए एक आवश्यक टूल बनाता है।
omegaml एक ऑल-इन-वन MLOps डिलीवरी प्लेटफॉर्म है जो मशीन लर्निंग लाइफसाइकिल को सुव्यवस्थित करता है। omegaml द्वारा विकसित, यह डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को एआई मॉडल को तैनात, प्रबंधित और स्केल करने के लिए एक एकीकृत वातावरण प्रदान करता है। PyTorch, TensorFlow और Scikit-learn जैसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क के साथ सहज एकीकरण के माध्यम से, यह इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन की जटिलता को दूर करता है, जिससे टीमें एक सरल, पायथन-केंद्रित वर्कफ़्लो के साथ मॉडल प्रदर्शन और प्रोडक्शन पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।
Knodle एक ओपन-सोर्स PyTorch फ्रेमवर्क है जिसे वीकली सुपरवाइज्ड लर्निंग की चुनौतियों को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को कमजोर रूप से एनोटेट डेटासेट की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद करता है। यह विभिन्न डीनोइजिंग विधियों को लागू करने और बेंचमार्क करने के लिए एक संरचित वातावरण प्रदान करता है, जिससे उन NLP और वर्गीकरण कार्यों में मॉडल प्रशिक्षण आसान हो जाता है जहाँ उच्च-गुणवत्ता वाले मैन्युअल लेबल दुर्लभ या महंगे होते हैं।
happy-machine द्वारा विकसित FastQL एक उच्च-प्रदर्शन वाला फ्रेमवर्क है, जो पायथन-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल और मजबूत GraphQL API के बीच की दूरी को पाटता है। रस्ट-पावर्ड बैकएंड का लाभ उठाकर, यह डेवलपर्स को न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ अपने ML इन्फरेंस लॉजिक को प्रोडक्शन-रेडी API में बदलने की सुविधा देता है। इसे विशेष रूप से AI और जेनरेटिव आर्ट प्रोजेक्ट्स के प्रोटोटाइपिंग चरण को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे जटिल सर्वर-साइड कोड लिखे बिना मॉडल आउटपुट को एक मानक इंटरफ़ेस के माध्यम से एक्सेस किया जा सके।
Haystack Integrations एक ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी है जिसे deepset और कम्युनिटी द्वारा प्रबंधित किया जाता है। यह Haystack फ्रेमवर्क के लिए प्लगइन्स और एक्सटेंशन का आधिकारिक केंद्र है। यह डेवलपर्स को Haystack पाइपलाइनों को विभिन्न थर्ड-पार्टी वेक्टर डेटाबेस, LLM प्रदाताओं और विशेष AI टूल्स के साथ आसानी से जोड़ने में सक्षम बनाता है, जिससे RAG और सर्च एप्लिकेशन बनाने की क्षमताएं काफी बढ़ जाती हैं।
Caikit एक ओपन-सोर्स AI टूलकिट है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल के जीवनचक्र को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह जटिल मॉडल आर्किटेक्चर और प्रोडक्शन वातावरण के बीच की दूरी को कम करता है और डेवलपर-अनुकूल API का एक मानकीकृत सेट प्रदान करता है। मॉडल सर्विंग और प्रबंधन की जटिलता को हटाकर, Caikit इंजीनियरों को न्यूनतम प्रयास के साथ अपने एप्लिकेशन में AI क्षमताओं को एकीकृत करने की अनुमति देता है।
Naver द्वारा विकसित, GDC (Generative Distributional Control) एक शोध फ्रेमवर्क है जिसे बड़े भाषा मॉडल के आउटपुट वितरण को नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन्फॉर्मेशन ज्योमेट्री और एक्सपोनेंशियल फैमिली के सिद्धांतों का लाभ उठाकर, यह नियंत्रित नेचुरल लैंग्वेज जनरेशन के लिए एक गणितीय दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह रिपॉजिटरी उन शोध पत्रों का आधिकारिक कार्यान्वयन है जो मॉडल व्यवहार में हेरफेर करने, निष्पक्षता में सुधार करने और उत्पन्न टेक्स्ट पर विशिष्ट बाधाएं लागू करने के तरीकों की खोज करते हैं।
