2025년 주목해야 할 최고의 AI 오픈 소스 프로젝트

OpenAI Whisper 음성 인식 모델의 고성능 C/C++ 포팅 버전으로, 순수 CPU 추론 및 멀티 플랫폼 배포를 지원합니다.

OpenVINO™는 AI 추론을 최적화하고 배포하기 위한 오픈 소스 툴킷으로, 컴퓨터 비전, 자동 음성 인식, 생성형 AI 및 자연어 처리와 같은 딥 러닝 애플리케이션을 지원합니다.

PowerInfer는 로컬 배포를 위해 설계된 고속 대규모 언어 모델 추론 엔진으로, 희소 활성화 및 CPU/GPU 혼합 아키텍처를 활용하여 소비자 수준의 하드웨어에서 빠른 LLM 추론을 실현합니다.

GPT4All: 모든 장치에서 로컬로 실행되는 오픈 소스 대규모 언어 모델 AI 챗봇 애플리케이션

ONNX Runtime: 크로스 플랫폼, 고성능 머신러닝 추론 및 훈련 가속기입니다.

MindSpore는 모든 시나리오를 지원하는 딥러닝 프레임워크로, 개발자에게 친숙한 설계, 효율적인 실행, 유연한 배포 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 클라우드, 엣지, 엔드 측 배포를 지원하며, 풍부한 모델 라이브러리와 도구를 제공하여 AI 애플리케이션 개발을 지원합니다.

llama.cpp는 순수 C/C++로 작성된 LLaMA 모델 추론 엔진으로, 고성능과 낮은 리소스 사용을 목표로 합니다.

Oneflow는 프로덕션 환경을 위해 설계된 딥러닝 프레임워크입니다. 자동 병렬 처리 및 분산 훈련 기능을 제공합니다.

XGBoost는 효율성, 유연성 및 이식성을 위해 설계된 최적화된 분산형 경사 부스팅 라이브러리입니다. 경사 부스팅 프레임워크에서 머신러닝 알고리즘을 구현합니다.

LightGBM은 의사 결정 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그래디언트 부스팅 프레임워크입니다. 분산, 효율성 및 속도를 위해 설계되었으며 순위, 분류 및 기타 머신 러닝 작업에 적합합니다.

파이두 패들패들(PaddlePaddle)은 오픈 소스 딥러닝 플랫폼을 기반으로 딥러닝 훈련 및 추론 프레임워크, 모델 라이브러리, 도구 구성 요소 및 서비스 플랫폼을 통합하여 뛰어난 개발 편의성, 초대규모 훈련 능력, 멀티 엔드-투-엔드 플랫폼 배포 능력 및 풀 스택 기술 자율 제어 등의 특성을 갖추고 있습니다.

OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터 비전, 머신 러닝 및 이미지 처리 라이브러리로, 풍부한 알고리즘과 도구를 제공하여 이미지 인식, 객체 감지, 비디오 분석 등 다양한 분야에 널리 사용됩니다.

Apache MXNet은 유연하고 효율적인 딥러닝 프레임워크입니다. 명령형 및 기호적 프로그래밍을 지원하며 Python, R, Scala 및 C++를 포함한 다양한 언어 바인딩을 제공합니다.

모두를 위한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크