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.
IP 카메라의 실시간 오브젝트 탐지를 지원하는 NVR
NVR with realtime local object detection for IP cameras
Karpathy가 던진 "리서치 조직 코드" 실험. train.py 한 파일을 에이전트가 5분짜리 실험 단위로 자율 수정·평가·반복 — 자는 동안 ~100회 실험이 돌아가고 모델이 점점 좋아짐. 사람은 Python 안 만지고 program.md만 편집한다는 게 진짜 포인트.
AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically
토크나이저 없이 다국어 음성을 생성하는 TTS 모델이다. 창의적인 음성 디자인 및 실제 같은 보이스 클로닝을 지원하여 폭넓게 활용된다.
VoxCPM2: Tokenizer-Free TTS for Multilingual Speech Generation, Creative Voice Design, and True-to-Life Cloning
기계 학습, 연구와 관련된 오픈 소스 프로젝트.
Google Research
LLM 입문부터 fine-tuning까지의 로드맵 + Colab 실습 노트북. 가장 인기있는 무료 강의.
Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.
Deepfakes를 위한 소프트웨어입니다.
Deepfakes Software For All
노드 그래프로 이미지 생성 파이프라인을 짤 수 있는 표준 GUI. GPT Image 2 + Stable Diffusion 하이브리드 워크플로우 만들 때 필수.
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.
AI-Powered Photos App로 사진 관리와 분류가 가능합니다.
AI-Powered Photos App 🌈💎✨
ML 연구의 사실상 표준 프레임워크. dynamic graph·확장성·생태계 모두 1위.
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
ML 학습·서빙·하이퍼파라미터 튜닝을 분산 처리하는 통합 프레임워크.
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
슈퍼 세트는 데이터 시각화를 위한 도구입니다. 다양한 기능과 알고리즘을 제공하여 데이터 시각화를 쉽게 합니다.
Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform
Karpathy의 GPT 학습 코드. 단순함이 무기이고 LLM 내부를 직접 보고 싶을 때.
The simplest, fastest repository for training/finetuning medium-sized GPTs.
데이터 asset 중심 오케스트레이터. 데이터 lineage·observability에 강해요.
Dagster — a data orchestrator for the modern data stack.
LLM 벤치마크 표준. HellaSwag·MMLU 같은 평가를 한 번에 돌리는 프레임워크.
A framework for few-shot evaluation of language models.
100+ LLM 및 VLM의 통합 미세 조정 도구입니다.
Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)
AI 보안 관찰을 위한 빠른 경로입니다. 작은 팀에도 적용할 수 있습니다.
The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
인간이 이해할 수 있는 딥러닝을 위한 도구입니다.
Deep Learning for humans
TensorFlow를 위한 예제입니다.
TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners (support TF v1 & v2)
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)
AI-powered answering engine. AI 에이전트, LLM.
Vane is an AI-powered answering engine.
딥 러닝을 공부하기 위해 필요한 논문을 읽는 데 도움이 되는 가이드.
Deep Learning papers reading roadmap for anyone who are eager to learn this amazing tech!
문서를 스캔, 색인 및 보관하는 데 도움이 되는 문서 관리 시스템.
A community-supported supercharged document management system: scan, index and archive all your documents
딥러닝 분야의 고전 및 최신 논문을 문단별로 정독하고 분석하는 자료 모음이다. 심층적인 연구 이해와 학습에 유용하다.
深度学习经典、新论文逐段精读
딥 러닝 책을 중국어로 번역한 오픈 소스 프로젝트.
Deep Learning Book Chinese Translation
MS가 만든 12주 AI 입문 코스. 비전·NLP·강화학습 기초까지 노트북으로.
12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!
현대 LLM을 밑바닥부터 구축하는 방법을 설명하는 교육용 가이드이다. 모든 코드를 주석으로 상세히 설명하며, LLM의 작동 원리를 깊이 이해하고 싶을 때 유용하다.
Build a modern LLM from scratch. Every line commented. Explained like we are five.
import 한 줄만 바꾸면 Pandas 코드가 멀티 코어로 돌아가는 마법.
Modin — Scale your pandas workflows by changing one line of code.
Rust 기반의 lightweight 임베딩 DB. 멀티모달과 데이터 레이크 패턴에 강해요.
Developer-friendly, embedded retrieval engine for multimodal AI.
수학, 머신 러닝, 컴퓨터 과학, 물리학 알고리즘 모음. C++ 구현.
Collection of various algorithms in mathematics, machine learning, computer science and physics implemented in C++ for educational purposes.
YOLOv5 객체 탐지 모델을 PyTorch, ONNX, CoreML, TFLite로 지원하는 오픈 소스 라이브러리입니다.
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
빠른 AI 개인 보조 도구.
Fast, small, and fully autonomous AI personal assistant infrastructure, any OS, any platform — deploy anywhere, swap anything 🦀
고성능을 제공하는 프로그래밍 언어입니다.
The Julia Programming Language
지리공간 데이터를 시각화, 탐색, 분석하는 경량 클라우드 네이티브 GIS 플랫폼이다. 웹, 데스크톱, 모바일, Jupyter에서 구동되어 활용도가 높다.
A lightweight, cloud-native GIS platform for visualizing, exploring, and analyzing geospatial data. It runs in the web browser, on the desktop, on mobile, and inside Jupyter notebooks.
구글의 ML 프레임워크. 프로덕션 deployment·TFLite·TFJS 같은 endpoint가 강점.
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
데이터를 분석하고 다루는 데 도움이 되는 파이썬 라이브러리입니다.
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more
PyTorch 기반의 이미지-이미지 변환 모델인 CycleGAN과 pix2pix 구현체. 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 스타일 변환 및 생성에 널리 사용된다.
Image-to-Image Translation in PyTorch
AI, 머신 러닝, 컴퓨터 비전, NLP와 같은 분야의 프로젝트 모음입니다.
500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code
신경망, 딥러닝, 머신러닝 모델을 시각화하는 도구이다. 모델의 구조와 레이어를 직관적으로 이해하고 디버깅하는 데 유용하다.
Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models
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.
Pandas/NumPy를 분산 처리로 확장하는 도구. 사이즈가 메모리를 넘을 때 첫 옵션.
Parallel computing with task scheduling.
주간 업데이트되는 Python ML 라이브러리 랭킹. 새 도구 발견할 때 첫 출발점.
🏆 A ranked list of awesome machine learning Python libraries.
Salesforce가 만든 비전-언어 모델 모음. BLIP·CLIP 등이 통합 인터페이스로 묶여있어요.
LAVIS — a Library for Language-Vision Intelligence.
기계 학습 엔지니어링 작업을 자동화하는 Agentic AI 프로젝트입니다. Python 기반으로 AutoML 및 ML 엔지니어링 워크플로우를 지원합니다.
An agentic Machine Learning Engineer
CLIP 같은 비전-언어 모델을 적은 데이터로 파인튜닝하는 기법 구현체.
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models.
실용적인 알고리즘을 개발하는 프로젝트로, 실제 얼굴 복원에 중점을 둠.
GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.
macOS·Linux·Windows 데스크톱을 제어하는 오픈소스 AI 에이전트 인프라. 샌드박스·SDK·벤치마크를 제공합니다.
Scale computer-use 2.0 with open-source drivers, cross-OS fleets, and benchmarks for training, evaluation, and data generation.
Netflix·Uber·Spotify 등이 공개한 프로덕션 ML 사례 모음. 실무 패턴 학습에 최고.
📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
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