从 65,707 个高星开源项目里，
找到你要的下一个。

Google 开源的机器学习框架，覆盖模型训练、部署与移动端推理，生态庞大。

An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all

30-Days-Of-Python 是用 Python 编写的数据库工具，用于数据存储与查询。

The 30 Days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take mor…

netron 是用 JavaScript 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models

zeroclaw 是用 Rust 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打速度快、轻量。

Fast, small, and fully autonomous AI personal assistant infrastructure, any OS, any platform — deploy anywhere, swap anything 🦀

mlflow 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打开源免费。

The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize…

handson-ml 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

⛔️ DEPRECATED – See https://github.com/ageron/handson-ml3 or handson-mlp instead.

onnx 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Open standard for machine learning interoperability

MNN 是用 C++ 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打高性能、速度快、轻量。

MNN: A blazing-fast, lightweight inference engine battle-tested by Alibaba, powering high-performance on-device LLMs and Edge AI.

kubeflow 是一个 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

The Cloud Native AI Platform

awesome-mlops 是一个学习资料，用于系统学习与查阅。

A curated list of references for MLOps

dopamine 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打速度快。

Dopamine is a research framework for fast prototyping of reinforcement learning algorithms.

pycaret 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打开源免费。

Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.

react-native-vision-camera 是用 TypeScript 编写的移动端方案，用于移动应用开发，主打高性能、功能完整。

📸 A powerful, high-performance React Native Camera library.

oneflow 是用 C++ 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打易用、可伸缩。

OneFlow is a deep learning framework designed to be user-friendly, scalable and efficient.

machinelearning 是用 C# 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打跨平台、开源免费。

ML.NET is an open source and cross-platform machine learning framework for .NET.

StableStudio 是用 TypeScript 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Community interface for generative AI

caffe2 是用 Shell 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打轻量、可伸缩。

Caffe2 is a lightweight, modular, and scalable deep learning framework.

openllmetry 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打开源免费。

Open-source observability for your GenAI or LLM application, based on OpenTelemetry

feast 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打开源免费。

The Open Source Feature Store for AI/ML

postgresml 是用 Rust 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Postgres with GPUs for ML/AI apps.

Mathematics-for-ML 是一个 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

🧮 A collection of resources to learn mathematics for machine learning

SuperPrompt 是一个 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

SuperPrompt is an attempt to engineer prompts that might help us understand AI agents.

serving 是用 C++ 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打高性能、可扩展。

A flexible, high-performance serving system for machine learning models