Python-фреймворк в стиле Keras для создания, обучения и развёртывания приложений на базе языковых моделей: RAG-систем, агентов с инструментами и MCP-серверов.
#keras
Лучшие open-source инструменты и модели глубокого обучения на Keras (2026)
Инструменты для Keras бывают разными: от библиотек предобученных моделей до конвертеров под конкретное железо. При выборе смотрите, на каком бэкенде это работает и нужны ли вам предобученные веса или фреймворк для обучения. keras-hub предлагает предобученные модели для текста, изображений и аудио под Keras 3, которые работают на JAX, TensorFlow или PyTorch. hls4ml переводит сети Keras, PyTorch и ONNX в HLS-код для вывода на FPGA, а neural-structured-learning добавляет в обучение TensorFlow графовые структуры и состязательные возмущения входных сигналов.
Сортировка:Недавно добавленные
Курс машинного обучения на китайском языке на 100 дней: код на Python, заметки и упражнения; пока охвачены дни с 1 по 54.
Подборка двуязычных материалов и примеров на Python и Jupyter по алгоритмической торговле с использованием ИИ: обучение, бэктесты, поиск альфы, прогнозирование акций с помощью LLM и симуляция реальной торговли.
Пакет Python для преобразования нейросетей из Keras, PyTorch и ONNX в код HLS для запуска инференса на FPGA.
Библиотека предобученных моделей для Keras 3: модели для текста, изображений и аудио, работающие с JAX, TensorFlow или PyTorch.
Фреймворк TensorFlow для обучения нейросетей с использованием графовых структур или состязательных возмущений наряду с признаками входных данных.