FastVideo — A unified inference and post-training framework for accelerated video generation.
FastVideoは、加速されたビデオ生成用の統合推論とポストトレーニングのフレームワークです。
ビデオ生成を加速する
MANUFACTURING AI / MATERIALS INFORMATICS
製造業・材料開発のための
AI内製化ナビ
自社のExcel・CSVデータで試すための、論文・実装・最初の一歩。
3000 articles · 更新 2026-10-31あなたの課題はどれ？
配合最適化
候補組成や配合条件の組み合わせが多く、全探索できない。
LightGBM + SHAPから始める →品質予測
製造条件と品質の関係をモデル化し、早期にリスクを見つけたい。
LightGBM分類/回帰から始める →異常検知
不良や異常のラベルが少なく、正常データだけで監視を始めたい。
Isolation Forestから始める →材料探索
候補材料が多く、実験・計算コストの高い評価を全部は実施できない。
記述子 + LightGBMから始める →画像検査
不良画像が少なく、検査ルールをAIで補助したい。
良品学習型異常検知または画像分類から始める →文書検索
過去の実験知見や失敗条件が文書に埋もれて再利用されない。
BM25 + embedding検索から始める →カテゴリから探す
新着・実装判断カード
すべて見る →RAG_Techniques — This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.
医学画像に対する疾患検出モデルを開発し、臨床現場で早期検出と迅速な介入を容易にすることを目的としたフレームワークを提案します。
医学画像の疾患検出
screenpipe — YC (S26) | Open Computer History | Continuously record your company computer work, map your workflows, help you find work worth automating, and power your agents' context
ユーザーの行動を認識し、オートエージェントを構築するためのツール。
オートエージェント構築
sglang — SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.
SGLangは、大規模言語モデルのサービングフレームワークです。このライブラリは、高性能なサービスフレームワークで、大規模言語モデルのサービングをサポートしています。
大規模言語モデルのサービングフレームワーク
unsloth — Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4.1, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
Unsloth Studioは、オープンモデルのトレーニングと実行を支援するWebUIです。このライブラリは、Gemma4、Qwen3.5などのオープンモデルのテストとトレーニングを支援するために使われます。
オープンモデルのトレーニングと実行
ray — Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
rayは、core分布ランタイムとAIライブラリで構成されたAI計算エンジンで、スケーラブルなAI計算をサポートする。
AI計算
cs249r_book — Machine Learning Systems: Foundations, Scaling, Agentic AI, and Physical AI (Vols I–IV) • Harvard CS249r | https://mlsysbook.ai
マシンラーニングシステムの理論と実装に関する本。
機械学習システム
pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。
CUDAアクセラレーション付きのAI
prompt-in-context-learning — Awesome resources for in-context learning and prompt engineering: Mastery of the LLMs such as ChatGPT, GPT-3, and FlanT5, with up-to-date and cutting-edge updates.
このリポジトリはChatGPT、GPT-3、FlanT5などのLLMsの在り方や、in-context learningとprompt engineeringのリソースをまとめたものです。
LLMマスターへのリソース
vllm — A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
このリポジトリでは、私的なAIプラットフォームであるDocGPTを提供しています。
私的なAIプラットフォーム
ComfyUI — The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.
runanywhere-sdksは、AIをローカルに実行するために使用できるプロダクションレディのツールキットです。
高性能ディフュージョンモデルGUI環境の実現
prompts.chat — f.k.a. Awesome ChatGPT Prompts. Share, discover, and collect prompts from the community. Free and open source — self-host for your organization with complete privacy.
prompts.chatは、コミュニティが共有したChatGPT用のプロンプットを発見・収集できる場所で、無料でオープンソースで提供されている。
チャットGPT用のプロンプトを共有
lance — Open Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. Compatible with Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, and PyTorch with more integrations coming..
マルチモーダルAIに適したオープンレイクハウスフォーマットです。このフォーマットでは、パレットからデータを2行のコードで変換することができ、100倍速くなります。また、ベクトルインデックスやデータバージョニングが可能です。
オープンレイクハウスフォーマット
paperless-ngx — A community-supported supercharged document management system: scan, index and archive all your documents
paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
ドキュメント管理
tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。
人間に学習フレームワーク
skypilot — The AI Compute Platform for frontier teams. SkyPilot turns fragmented AI compute into one AI supercomputer, so frontier AI teams build custom intelligence faster.
このリポジトリでは、AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキットであるRunAnywhere-sdksを提供しています。
AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキット
flyte — Type-safe, distributed orchestration of agents, ML pipelines, and real-time inference on your k8s — in pure Python with async/await, also other languages (rust, go and ts)
metaflowは、AI/MLシステムを構築・管理・ディプロイするために使用できるプラットフォームです。
AIワークロードの実行管理
streamlit — Streamlit — A faster way to build and share data apps.
streamlitはStreamlitライブラリを使って、データアプリを作成・共有することができる。
データアプリ作成
mediapipe — Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.
mediapipeは、クロスプラットフォームでカスタマイズ可能なライブおよびストリーミングメディア向けのMLソリューションを提供している。
ライブおよびストリーミングメディア用MLソリューション
kserve — Standardized Distributed Generative and Predictive AI Inference Platform for Scalable, Multi-Framework Deployment on Kubernetes
flyteは、高度に動的で堅牢なAIオーケストレーションプラットフォームであり、データ、モデル、コンピューティングを統合してAIワークフローを作成することができます。
エクスペリメントトラッカーを簡単にする
julia — The Julia Programming Language
juliaはJuliaプログラミング言語で、高速演算とパッケージ管理が可能である。
Juliaプログラミング
gradio — Build and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!
Pythonでマシンラーニングアプリを作成・共有することができるライブラリです。
マシンラーニングアプリ作成
onnxruntime — ONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator
FastVideoは、加速されたビデオ生成用に統一された推論およびポストトレーニングフレームワークです。
クロスプラットフォーム高性能ML推論用エンジンの実現
transformers — 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
🤗 Transformersは、テキスト・ビジョン・音声など複雑なモデル定義をサポートするフレームワークで、インフェレンスターやトレーニングに使用できる。
機械学習モデル定義