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AllenNLP ist eine robuste Open-Source-Bibliothek für NLP-Forschung, entwickelt von AI2 auf PyTorch. Sie bietet modulare, erweiterbare Werkzeuge, vortrainierte Modelle und eine einfache Integration mit Bibliotheken wie spaCy und Hugging Face, unterstützt Aufgaben wie Textklassifikation, Koreferenzauflösung und mehr.
Chainer ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das eine flexible, intuitive und leistungsstarke Plattform für neuronale Netzwerke bietet. Es zeichnet sich durch dynamische Define-by-Run-Graphen, GPU-Beschleunigung und breite Architekturunterstützung aus. Entwickelt von Preferred Networks mit bedeutenden Beiträgen großer Tech-Unternehmen ist es ideal für Forschung, Prototyping und verteiltes Training, befindet sich aber inzwischen im Wartungsmodus.
DL4J, oder DeepLearning4J, ist eine Open-Source, verteilte Deep-Learning-Bibliothek für die Java Virtual Machine (JVM). Als Teil des Eclipse-Ökosystems ermöglicht sie die skalierbare Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen mit Java, Scala und anderen JVM-Sprachen.
Entdecken Sie die wichtigsten Ankündigungen von Google I/O 2025, darunter Gemini 2.5 Flash, Project Astra, Android XR, KI-Agenten in Android Studio, Gemini Nano, Gemma 3n, SignGemma und wie FlowHunt diese neuen AI-nativen Fähigkeiten nutzt.
Erfahren Sie mehr über das Grok-Modell von xAI, einen fortschrittlichen KI-Chatbot unter der Leitung von Elon Musk. Entdecken Sie den Zugriff auf Echtzeitdaten, Hauptfunktionen, Benchmarks, Anwendungsfälle und den Vergleich mit anderen KI-Modellen.
Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, die es Nutzern ermöglicht, Dokumente mit ausführbarem Code, Gleichungen, Visualisierungen und erklärendem Text zu erstellen und zu teilen. Weit verbreitet in Data Science, Machine Learning, Bildung und Forschung, unterstützt es über 40 Programmiersprachen und die nahtlose Integration mit KI-Tools.
KNIME (Konstanz Information Miner) ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform für Datenanalysen, die visuelle Workflows, nahtlose Datenintegration, fortgeschrittene Analysen und Automatisierung für verschiedene Branchen bietet.
Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen (ML) auf Kubernetes, die die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von ML-Workflows vereinfacht. Sie bietet eine Suite von Tools, die den gesamten ML-Lebenszyklus abdecken – von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung und Überwachung – und verbessert Skalierbarkeit, Reproduzierbarkeit und Ressourcenauslastung.
LangChain ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden. Es vereinfacht die Integration leistungsstarker LLMs wie OpenAI’s GPT-3.5 und GPT-4 mit externen Datenquellen für fortschrittliche NLP-Anwendungen.
Erfahren Sie mehr über Mistral AI und die LLM-Modelle, die sie anbieten. Entdecken Sie, wie diese Modelle eingesetzt werden und was sie besonders macht.
Apache MXNet ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das für effizientes und flexibles Training sowie die Bereitstellung tiefer neuronaler Netze entwickelt wurde. Bekannt für seine Skalierbarkeit, sein hybrides Programmiermodell und die Unterstützung mehrerer Sprachen, ermöglicht MXNet Forschern und Entwicklern den Aufbau fortschrittlicher KI-Lösungen.
Natural Language Toolkit (NLTK) ist eine umfassende Suite von Python-Bibliotheken und Programmen für symbolische und statistische Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Weit verbreitet in Wissenschaft und Industrie, bietet es Werkzeuge für Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung, POS-Tagging und mehr.
Open Neural Network Exchange (ONNX) ist ein Open-Source-Format für den nahtlosen Austausch von Machine-Learning-Modellen zwischen verschiedenen Frameworks und verbessert die Flexibilität bei der Bereitstellung, die Standardisierung und die Hardware-Optimierung.
Plotly ist eine fortschrittliche Open-Source-Bibliothek zur Erstellung interaktiver, publikationsreifer Diagramme online. Kompatibel mit Python, R und JavaScript, ermöglicht Plotly Nutzern die Darstellung komplexer Datenvisualisierungen und unterstützt eine Vielzahl von Diagrammtypen, Interaktivität und die Integration in Webanwendungen.
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die einfache und effiziente Werkzeuge für die prädiktive Datenanalyse bietet. Sie wird von Data Scientists und Anwendern des maschinellen Lernens weltweit genutzt und stellt eine breite Palette von Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und mehr zur Verfügung – nahtlos integriert im Python-Ökosystem.
SciPy ist eine leistungsstarke Open-Source-Python-Bibliothek für wissenschaftliches und technisches Rechnen. Aufbauend auf NumPy bietet sie fortgeschrittene mathematische Algorithmen, Optimierung, Integration, Datenmanipulation, Visualisierung und Interoperabilität mit Bibliotheken wie Matplotlib und Pandas und ist damit unverzichtbar für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse.
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die vom Google Brain-Team entwickelt wurde und für numerische Berechnungen sowie groß angelegte maschinelle Lernverfahren konzipiert ist. Sie unterstützt Deep Learning, neuronale Netze und läuft auf CPUs, GPUs und TPUs, wodurch Datenerfassung, Modelltraining und -bereitstellung vereinfacht werden.
Entdecken Sie Wan 2.1, das Open-Source-KI-Video-Generierungsmodell von Alibaba. Erfahren Sie, wie es funktioniert, entdecken Sie seine leistungsstarken Funktionen und folgen Sie unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um es lokal auf Ihrer eigenen GPU auszuführen.
Fastai ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die auf PyTorch basiert und hochstufige APIs, Transfer Learning und eine geschichtete Architektur bietet, um die Entwicklung neuronaler Netze für Vision, NLP, tabellarische Daten und mehr zu vereinfachen. Entwickelt von Jeremy Howard und Rachel Thomas, ist Fastai quelloffen und gemeinschaftlich entwickelt, wodurch modernste KI für alle zugänglich wird.
