Библиотека для работы с датасетами: загрузка тысяч готовых наборов, эффективная предобработка и интеграция с Trainer.
Простой запуск PyTorch-кода на нескольких GPU и узлах: обучение без изменения кода, просто обёртка над циклом.
Параметрически эффективное дообучение: адаптеры LoRA и десятки других методов позволяют доучивать гигантские модели на одном GPU.
Библиотека для генерации изображений диффузионными моделями: Stable Diffusion, FLUX и десятки других в чистом API.
Самая популярная библиотека для работы с готовыми моделями: десятки тысяч LLM, визуальных и речевых моделей в одном API.
Флагманская платформа машинного обучения от Google: от исследований до мобильных и браузерных инференсов.
Ведущий открытый фреймворк глубокого обучения: тензоры с GPU, автодифференцирование и экосистема для обучения нейросетей.
Краулер, превращающий сайт в файл знаний для GPTs: обходит страницы и собирает JSON для загрузки в кастомных GPT.
Готовые React-компоненты для чат-интерфейсов ИИ: стриминг, ветвление диалогов, вложения — совместим с Vercel AI SDK.
Все-в-одном фреймворк семантического поиска и LLM: эмбеддинги, векторный индекс, пайплайны и API в одной библиотеке.
Фреймворк RAG как сервис: загружаете данные любых форматов — получаете готового чат-бота с знаниями через несколько строк кода.
Утилита Microsoft для конвертации файлов в Markdown: PDF, Office, аудио и изображения — единый текстовый формат для LLM.
API, превращающий любую страницу в чистый Markdown для LLM: префикс r.jina.ai перед URL — и текст готов.
Лёгкая библиотека извлечения текста из веба: удаляет шаблонный мусор сайтов и возвращает чистый контент с метаданными.
Пайплайны парсинга, управляемые LLM: описываете схему данных — библиотека сама находит их на странице.
Оптимизированный для LLM краулер: превращает сайты в чистый Markdown, готовый для RAG, за секунды.
Генерация SQL вопросами на естественном языке: обучается на вашей схеме и примерах запросов, работает с любой БД.
ИИ-слой поверх любых данных: SQL-запросы к предиктивным моделям, интеграции с сотнями источников данных.
Сверхбыстрая маршрутизация запросов по смыслу: направляет вопросы нужным промптам, агентам или инструментам за миллисекунды.
Библиотека, упрощающая продвинутый RAG-ретрив: ColBERT-подобный поздний взаимодействие, индексация и реранкинг.