2025年注目すべきAIオープンソースプロジェクト

OpenAI Whisper音声認識モデルの高性能C/C++移植版、純粋なCPU推論とマルチプラットフォーム展開をサポート

OpenVINO™は、AI推論を最適化およびデプロイするためのオープンソースツールキットであり、コンピュータビジョン、自動音声認識、生成AI、自然言語処理などの深層学習アプリケーションをサポートします。

PowerInferは、ローカル環境での展開に特化した高速な大規模言語モデル推論エンジンです。スパースアクティベーションとCPU/GPUハイブリッドアーキテクチャを活用し、コンシューマーグレードのハードウェアで高速なLLM推論を実現します。

GPT4All: あらゆるデバイスでローカルの大規模言語モデルを実行するオープンソースのAIチャットボットアプリケーション

ONNX Runtime：クロスプラットフォーム、高性能な機械学習の推論およびトレーニングアクセラレータ。

MindSporeは、開発者に使いやすい設計、効率的な実行、柔軟なデプロイメント体験を提供することを目的とした、全シナリオ対応の深層学習フレームワークです。クラウド、エッジ、エンドデバイスのデプロイメントをサポートし、豊富なモデルライブラリとツールを提供することで、AIアプリケーションの開発を支援します。

llama.cppは、高性能と低リソース消費を目指して、純粋なC/C++で記述されたLLaMAモデル推論エンジンです。

Oneflowは、本番環境向けに設計された深層学習フレームワークです。自動並列処理と分散トレーニングの機能を備えています。

XGBoostは、効率性、柔軟性、移植性を実現するように設計された、最適化された分散勾配ブースティングライブラリです。勾配ブースティングフレームワークの下で機械学習アルゴリズムを実装します。

LightGBMは、決定木に基づく学習アルゴリズムを使用する勾配ブースティングフレームワークです。分散型、高効率、高速になるように設計されており、ランキング、分類、その他の機械学習タスクに適しています。

飞桨 (PaddlePaddle) は、オープンソースの深層学習プラットフォームを基盤とし、深層学習のトレーニングおよび推論フレームワーク、モデルライブラリ、ツールコンポーネント、サービスプラットフォームを一体化したものです。優れた開発の容易さ、超大規模なトレーニング能力、マルチエンド・マルチプラットフォームへの展開能力、およびフルスタック技術の自主制御などの特性を備えています。

OpenCVは、オープンソースのコンピュータビジョン、機械学習、画像処理ライブラリであり、豊富なアルゴリズムとツールを提供し、画像認識、物体検出、ビデオ分析などの分野で広く使用されています。

Apache MXNetは、柔軟で効率的な深層学習フレームワークです。命令型プログラミングとシンボリックプログラミングをサポートし、Python、R、Scala、C++など、さまざまな言語バインディングを提供します。

誰にでも適したオープンソースの機械学習フレームワーク