deep-learning

Un cadre open source d'apprentissage automatique pour tous

Interface web pour Stable Diffusion

🤗 Transformers : le framework de définition de modèles pour l'apprentissage automatique de pointe en texte, vision, audio et multimodal, pour l'inférence et l'entraînement.

Implémentez un LLM similaire à ChatGPT en PyTorch, de zéro, étape par étape

Tenseurs et réseaux de neurones dynamiques en Python avec une forte accélération GPU

Bibliothèque open source de vision par ordinateur

Liste de cours d'informatique avec conférences vidéo.

Apprendre le deep learning par la pratique : accessible aux lecteurs chinois, exécutable et interactif. Les versions chinoise et anglaise sont utilisées dans plus de 500 universités à travers 70 pays.

🐙 Guides, articles, leçons, notebooks et ressources pour le prompt engineering, le context engineering, le RAG et les agents IA.

12 semaines, 24 leçons, l'IA pour tous !

Plus de 60 implémentations/tutoriels d'articles de deep learning avec des notes côte à côte ; incluant les transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), les optimiseurs (adam, adabelief, sophia, ...), les GANs (cyclegan, stylegan2, ...), l'apprentissage par renforcement (ppo, dqn), capsnet, distillation, ...

Deep Learning pour les humains

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets.

Clonage de voix en 5 secondes pour générer n'importe quel discours en temps réel

Ultralytics YOLOv5 en PyTorch pour la détection d'objets, la segmentation d'instances, la classification, l'entraînement et l'exportation.

Logiciel de Deepfakes pour tous.

Apprenez-le. Construisez-le. Livrez-le pour les autres.

Nous développons vos outils de vision par ordinateur réutilisables. 💜

Apprenez à développer, déployer et itérer sur des applications ML de qualité production.

Qlib est une plateforme d'investissement quantitatif orientée IA visant à utiliser les technologies d'IA pour renforcer la recherche quantitative, de l'exploration d'idées à la mise en production. Qlib prend en charge divers paradigmes de modélisation ML, incluant l'apprentissage supervisé, la modélisation de la dynamique de marché et l'apprentissage par renforcement, et est désormais équipé de https://github.com/microsoft/RD-Agent pour automatiser le processus de R&D.

🐸💬 - Une boîte à outils de deep learning pour la synthèse vocale (Text-to-Speech), éprouvée en recherche et en production.

Streamlit : un moyen plus rapide de créer et de partager des applications de données.

Tutoriels et exemples TensorFlow pour débutants (supporte TF v1 et v2)

Ray est un moteur de calcul pour l'IA. Il se compose d'un runtime distribué et d'un ensemble de bibliothèques IA pour accélérer les charges de travail ML.

Créez et partagez des applications de machine learning attrayantes, entièrement en Python.

DeepSpeed est une bibliothèque d'optimisation de deep learning qui rend l'entraînement et l'inférence distribués simples, efficaces et performants.

Rendre les grands modèles d'IA moins chers, plus rapides et plus accessibles

OCR en Javascript pur pour plus de 100 langues.

GFPGAN vise à développer des algorithmes pratiques pour la restauration de visages en conditions réelles.

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