Os Projetos de Código Aberto de IA Mais Promissores em 2025

Porte de alto desempenho em C/C++ do modelo de reconhecimento de fala OpenAI Whisper, com suporte para inferência pura em CPU e implantação multiplataforma

OpenVINO™ é um kit de ferramentas de código aberto para otimizar e implantar inferência de IA, com suporte para aplicações de aprendizado profundo, como visão computacional, reconhecimento automático de fala, IA generativa e processamento de linguagem natural.

PowerInfer é um motor de inferência de modelos de linguagem grandes de alta velocidade, projetado para implantação local, utilizando ativação esparsa e uma arquitetura híbrida CPU/GPU para alcançar inferência rápida de LLM em hardware de consumo.

GPT4All: Um aplicativo de chatbot de IA de código aberto para executar modelos de linguagem grandes localmente em qualquer dispositivo

ONNX Runtime: Um acelerador de inferência e treinamento de aprendizado de máquina de alto desempenho e multiplataforma.

MindSpore é um framework de aprendizado profundo para todos os cenários, projetado para fornecer aos desenvolvedores um design amigável, execução eficiente e experiência de implantação flexível. Ele suporta implantação em nuvem, borda e dispositivo, e oferece uma rica biblioteca de modelos e ferramentas para ajudar no desenvolvimento de aplicações de IA.

llama.cpp é um motor de inferência de modelos LLaMA escrito em C/C++ puro, projetado para alto desempenho e baixo consumo de recursos.

Oneflow é um framework de aprendizado profundo projetado para ambientes de produção. Possui recursos de paralelismo automático e treinamento distribuído.

XGBoost é uma biblioteca de aumento de gradiente distribuída e otimizada, projetada para ser eficiente, flexível e portátil. Implementa algoritmos de aprendizado de máquina sob a estrutura de aumento de gradiente.

LightGBM é um framework de boosting de gradiente que usa algoritmos de aprendizado baseados em árvores de decisão. Ele foi projetado para ser distribuído, eficiente e rápido, adequado para classificação, ranking e outras tarefas de aprendizado de máquina.

O PaddlePaddle é uma plataforma de aprendizado profundo de código aberto que integra treinamento e inferência de aprendizado profundo, biblioteca de modelos, componentes de ferramentas e plataforma de serviços. Possui facilidade de desenvolvimento líder, capacidade de treinamento em grande escala, capacidade de implantação multi-terminal e multi-plataforma e tecnologia full-stack autônoma e controlável.

OpenCV é uma biblioteca de código aberto para visão computacional, aprendizado de máquina e processamento de imagem, oferecendo uma rica variedade de algoritmos e ferramentas, amplamente utilizada em reconhecimento de imagem, detecção de objetos, análise de vídeo e outras áreas.

O Apache MXNet é um framework de aprendizado profundo flexível e eficiente. Ele suporta programação imperativa e simbólica e oferece várias vinculações de linguagem, incluindo Python, R, Scala e C++.

Framework de machine learning de código aberto para todos