GitHub 트렌딩을 그대로 나열하지 않고, Claude Code · RAG · 로컬 AI · 에이전트 워크플로우 · 평가 도구 · AI 앱 빌더 관점에서 실제 빌더가 쓸 만한 오픈소스 스택을 다시 정리합니다.
프로덕션급 ML 애플리케이션을 개발, 배포 및 반복하는 방법을 배운다
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈소스 툴킷이다. AI 안전성 (TigerArmor), RAG (TigerRAG), 파인튜닝 (TigerTune) 등 LLM 생애주기 전반을 아우르는 기능을 제공한다.
Open Source LLM toolkit to build trustworthy LLM applications. TigerArmor (AI safety), TigerRAG (embedding, RAG), TigerTune (fine-tuning)
금융 도메인에 특화된 오픈소스 LLM 프로젝트. 뉴스 감성·시계열·로보어드바이저까지 노트북으로 다루고 있어요.
Open-Source Financial Large Language Models — democratizing internet-scale data for AI in finance.
기계 학습, 연구와 관련된 오픈 소스 프로젝트.
Google Research
데이터 과학에 대한 10주간의 교과서입니다.
10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!
로컬에서 LLM을 실행하고 OpenAI 호환 API를 제공하는 앱입니다.
Ready-to-run cloud templates for RAG, AI pipelines, and enterprise search with live data. 🐳Docker-friendly.⚡Always in sync with Sharepoint, Google Drive, S3, Kafka, PostgreSQL, real-time data APIs, and more.
이미지와 텍스트를 같은 임베딩 공간에 두는 모델. 거의 모든 멀티모달 작업의 베이스.
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image
TensorFlow를 위한 예제입니다.
TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners (support TF v1 & v2)
기본 머신 러닝은 머신 러닝을 위한 12주, 26강, 52개 퀴즈로 구성된 교육 자료입니다. 머신 러닝을 처음 배우는 사람들에게 적합합니다.
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all