KI-Werkzeuge, Frameworks & Communities

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A

  • AllenAI Open Models
    Ein kuratiertes Repository von Open-Source-Modellen des Allen Institute for AI, das Forschern und Entwicklern Zugang zu modernsten Modellen und Werkzeugen bietet.

  • Apache MXNet
    Ein skalierbares Deep-Learning-Framework, das mehrere Sprachen unterstützt und flexible Bereitstellungsoptionen bietet.

  • Arize AI Phoenix
    Open-Source LLM-Tracing und Evaluation.

  • Auto-GPT
    AutoGPT ist eine leistungsstarke Plattform, die es Ihnen ermöglicht, kontinuierliche KI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, die komplexe Arbeitsabläufe automatisieren.

  • AWS Lex
    Ein Dienst von Amazon, der es Entwicklern ermöglicht, konversationelle Schnittstellen unter Verwendung von Sprache und Text zu erstellen und dabei fortschrittliche Deep-Learning-Funktionen nutzt.


B

  • BLOOM
    Ein großes, frei zugängliches Sprachmodell, entwickelt vom BigScience-Projekt, verfügbar für Forschung und kommerzielle Nutzung.

  • Bolt.new
    Ein schlankes, browserbasiertes Tool, das entwickelt wurde, um schnell neue Projekte oder Inhalte zu generieren und dabei den Prozess des Startens kreativer und technischer Vorhaben online zu vereinfachen.

  • Bubble
    Eine No-Code-Entwicklungsplattform, die es Nutzern ermöglicht, Webanwendungen und interaktive Websites zu erstellen, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu benötigen.


C

  • Cerebras Systems
    Bietet spezialisierte Hardware- und Softwarelösungen, die darauf ausgelegt sind, das Training und die Inferenz von Deep-Learning-Modellen zu beschleunigen.

  • Crew AI
    Ein Framework zur Orchestrierung von rollenspielähnlichen, autonomen KI-Agenten.

  • Cursor
    Ein KI-gestützter Code-Assistent, der die Produktivität von Entwicklern steigert, indem er intelligente Codevervollständigungen, Vorschläge und Erklärungen direkt in den Arbeitsablauf integriert.


D

  • Deepchecks
    Tests für die kontinuierliche Validierung von ML-Modellen und Daten.

  • DeepEval
    Ein robustes Evaluations-Framework, das entwickelt wurde, um Deep-Learning-Modelle rigoros zu testen und zu bewerten und zuverlässige Leistungskennzahlen sowie umsetzbare Erkenntnisse liefert.

  • Deeplearning4j (DL4J)
    Eine Suite von Werkzeugen zum Bereitstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen unter Verwendung der JVM.

  • DeepSpeed
    Eine Deep-Learning-Optimierungsbibliothek, die ein effizientes Training und eine Inferenz großer Modelle ermöglicht.

  • Dialogflow
    Eine Plattform für das Verständnis natürlicher Sprache von Google, die es Entwicklern ermöglicht, konversationelle Schnittstellen in Anwendungen, Geräte und Bots zu integrieren.


E

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F

  • Flax
    Eine von Google Research entwickelte neuronale Netzwerkbibliothek für JAX, die Flexibilität und leistungsstarke Forschung betont.

G

  • GitHub Copilot
    Ein von GitHub und OpenAI entwickeltes, KI-gestütztes Tool zur Codevervollständigung, das Entwicklern hilft, indem es Codeausschnitte und ganze Funktionen während des Tippens vorschlägt und so die Effizienz und Produktivität beim Codieren verbessert.

  • Google Vertex AI
    Eine verwaltete Machine-Learning-Plattform, die den Aufbau, die Bereitstellung und die Skalierung von ML-Modellen vereinfacht.

  • GPT4All by Nomic
    Führen Sie lokale LLMs auf jedem Gerät aus. Open-Source und für den kommerziellen Einsatz verfügbar.


H

  • Hugging Face
    Eine führende Plattform zum Erstellen, Teilen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen, die ein umfangreiches Repository von Open-Source-Modellen und Datensätzen für NLP, Computer Vision und mehr bietet.

I

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J

  • JAX
    Eine leistungsstarke numerische Berechnungsbibliothek für Machine-Learning-Forschung, die automatische Differenzierung und GPU/TPU-Beschleunigung bietet.

  • JUCE
    In erster Linie ein Framework für Audioanwendungen, das häufig zur Entwicklung von KI-gesteuerten Audio- und Signalverarbeitungswerkzeugen verwendet wird.


K

  • Kaggle
    Eine führende Plattform für Data-Science-Wettbewerbe und kollaborative Projekte, die Datensätze, Notebooks und eine lebendige Community zum Lernen und Üben von Machine Learning bietet.

  • Keras
    Eine High-Level-API für neuronale Netzwerke, die auf TensorFlow aufbaut und schnelles Prototyping sowie Experimentieren ermöglicht.


L

  • LangChain
    Ein Framework, das die Entwicklung von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) unterstützt werden, vereinfacht, indem es die Erstellung von Chains, die Integration mit APIs und Datenverarbeitungspipelines ermöglicht.

  • LLaMA
    Metas grundlegendes Sprachmodell, das sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Anwendungen konzipiert wurde.

  • llama.cpp
    Eine hochoptimierte C/C++-Implementierung, die das Ausführen von Metas LLaMA-Sprachmodellen auf Hardware der Verbraucherklasse ermöglicht und dabei Effizienz und Portabilität betont.

  • LlamaIndex
    Erstellen Sie Produktionsagenten, die Informationen finden, Erkenntnisse synthetisieren, Berichte generieren und Maßnahmen für die komplexesten Unternehmensdaten ergreifen können.

  • LlamaIndex (GitHub)
    Ein Open-Source-Repository für LlamaIndex, das die Integration von großen Sprachmodellen mit externen Datenquellen für effizientes Abfragen und Datenanalysen vereinfacht.

  • LM Studio
    Entdecken, herunterladen und führen Sie lokale LLMs aus.

  • LocalAI
    Open-Source-Alternative zu OpenAI, Claude und anderen. Selbst gehostet und lokal ausgerichtet.

  • Lovable
    Erstellen Sie Software ohne Code — Mit Lovable können Sie Ihre Ideen in Sekunden in voll funktionsfähige Anwendungen verwandeln. Lovable ist ein KI-Webseitengenerator, der in Sekunden voll funktionsfähige Apps erstellt.


M

  • MLflow
    Eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experimentieren, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung.

  • Microsoft Azure AI
    Eine umfassende Suite von KI-Diensten und Entwicklungstools, die auf Microsofts Cloud-Plattform verfügbar sind.

  • Microsoft Bot Framework
    Eine umfassende Plattform von Microsoft zum Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter, konversationeller Bots über mehrere Kanäle hinweg.


N

  • NVIDIA NeMo
    Ein Toolkit für konversationelle KI, das den Aufbau, das Training und das Feintuning großer Sprachmodelle vereinfacht.

  • NLTK
    Das Natural Language Toolkit, eine weit verbreitete Bibliothek zum Erstellen von Python-Programmen, die menschliche Sprachdaten verarbeiten.


O

  • oobabooga/text-generation-webui
    Gradio-Web-UI für große Sprachmodelle mit Unterstützung für mehrere Inferenz-Backends.

  • Ollama
    Eine Plattform, die eine intuitive Schnittstelle zum Ausführen und Verwalten großer Sprachmodelle lokal bietet, sodass Entwickler und Nutzer nahtlos mit KI-Modellen experimentieren können.

  • ONNX
    Ein offenes Format zur Darstellung von Machine-Learning-Modellen, das die Interoperabilität zwischen verschiedenen Frameworks ermöglicht.

  • OpenAI API
    Bietet programmatischen Zugriff auf die leistungsstarken Modelle von OpenAI (wie GPT‑4) für vielfältige KI-Anwendungen.

  • OpenNN
    Eine in C++ geschriebene, Open-Source-Neuronale-Netzwerk-Bibliothek, die die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen erleichtert.


P

  • pandas
    Ein leistungsstarkes, Open-Source-Tool zur Datenanalyse und -manipulation, das auf Python basiert und in Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist.

  • PyTorch
    Ein flexibles, Open-Source-Deep-Learning-Framework, das schnelles Prototyping und die Bereitstellung produktionsreifer Modelle ermöglicht.

  • TensorFlow
    Eine umfassende Open-Source-Plattform, entwickelt von Google, zum Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen.

  • PaddlePaddle
    Baidus Deep-Learning-Plattform, die speziell für industrielle Anwendungen in der KI entwickelt wurde und eine robuste Unterstützung für die Verarbeitung der chinesischen Sprache bietet.


Q

  • Qdrant
    Eine Suchmaschine für Vektorsimilarität, die eine effiziente Indexierung und Abfrage von Embeddings, die von Sprachmodellen erzeugt werden, ermöglicht.

R

  • Ragas
    Ein Open-Source-Framework zum Testen und Bewerten von LLM-Anwendungen.

  • Ray
    Ein verteiltes Framework, das die Skalierung von Machine-Learning-Anwendungen über Cluster hinweg für Training und Inferenz vereinfacht.

  • Runpod
    Trainieren, feintunen und Bereitstellen von KI-Modellen mit RunPod.


S

  • scikit-learn
    Eine robuste, Open-Source-Machine-Learning-Bibliothek in Python, die effiziente Werkzeuge für Data Mining, Datenanalyse und prädiktive Modellierung bietet.

  • SingleStore
    Eine leistungsstarke, skalierbare Datenbankplattform, die für Echtzeitanalysen und KI-Workloads entwickelt wurde und eine effiziente Datenverarbeitung sowie operative Analysen ermöglicht.

  • spaCy
    Eine robuste Natural-Language-Processing-Bibliothek in Python, optimiert für Leistung und Benutzerfreundlichkeit.

  • Streamlit
    Ein schnelles Anwendungsframework, das Datenwissenschaftlern und Machine-Learning-Ingenieuren hilft, interaktive Webanwendungen zu erstellen.


T

  • TaskGen
    Ein Open-Source-Tool, das entwickelt wurde, um die Erstellung und Verwaltung von Aufgaben für KI- und Machine-Learning-Projekte zu automatisieren und so die Produktivität in Projektabläufen zu steigern.

  • TensorRT
    NVIDIAs leistungsstarker Optimierer und Laufzeitumgebung für die Inferenz von Deep-Learning-Modellen, der eine latenzarme Bereitstellung von Modellen ermöglicht.

  • Triton Inference Server
    Eine Open-Source-Plattform von NVIDIA für die Bereitstellung von Inferenzdiensten, die die skalierbare Bereitstellung von KI-Modellen vereinfacht.

  • TruLens
    Evaluation und Nachverfolgung für LLM-Experimente.


U

  • Ultralytics YOLO
    Das Repository für Ultralytics Open-Source-Projekte, einschließlich YOLOv11 und verwandter Werkzeuge für die Echtzeit-Objekterkennung und Anwendungen in der Computer Vision.

V

  • v0.dev
    Eine moderne Plattform, die optimierte Werkzeuge und Ressourcen für Entwickler bietet und schnelles Prototyping sowie eine effiziente Bereitstellung von Webprojekten mit Fokus auf Einfachheit und Leistung ermöglicht.

  • VLLM
    Eine leistungsstarke Inferenz-Engine, die speziell für die effiziente Bereitstellung großer Sprachmodelle entwickelt wurde.


W

  • Weights & Biases
    Eine Plattform für das Tracking von Experimenten, Visualisierung und Zusammenarbeit, die den gesamten ML-Arbeitsablauf unterstützt.

  • Wit.ai
    Eine Plattform für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Entwicklern ermöglicht, text- und sprachgesteuerte Anwendungen zu erstellen.


X

  • XGBoost
    Eine skalierbare, portable und verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek (GBDT, GBRT oder GBM) für Python, R, Java, Scala, C++ und mehr.

Y

  • YANN’s cuDNN
    NVIDIAs GPU-beschleunigte Bibliothek für tiefe neuronale Netzwerke; obwohl es kein eigenständiges Framework ist, ist sie für viele KI-Werkzeuge entscheidend.

Z

  • ZenML
    Ein erweiterbares, Open-Source-MLOps-Framework, das dabei hilft, reproduzierbare Machine-Learning-Pipelines zu erstellen und die Bereitstellung zu optimieren.

Diese Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Das Feld der KI verändert sich extrem schnell und unterliegt fast täglichen Änderungen. Und wir sind uns sicher, dass wir hier viele Bücher und Fachartikel übersehen haben. Zögern Sie daher nicht, uns weitere Beiträge für unsere Listen zu schicken.