12 progetti open source più popolari su GitHub
Elenco dei migliori progetti open source su GitHub per sviluppatori.
I progetti open source su GitHub sono probabilmente il modo migliore per uno sviluppatore di immergersi in qualsiasi sviluppo tecnologico e imparare mentre contribuisce, e il campo AI/ML non è diverso. Sempre più persone si interessano alla creazione di modelli AI/ML e anche diverse aziende di grandi dimensioni hanno reso open source il proprio codice per far avanzare gli sviluppi.
Ecco l’elenco di 12 di questi progetti di tendenza e open source da provare!
TensorFlow
La piattaforma TensorFlow viene utilizzata per l’automazione dei dati, il monitoraggio e la riqualificazione dei modelli e il monitoraggio delle prestazioni. È stato sviluppato dal team di Google Brain e conta circa 150.000 collaboratori attivi. La flessibilità di questo modello lo rende molto popolare nei circoli di sviluppatori che lo includono nei loro progetti.
Il repository GitHub consente agli utenti di creare sul cloud o sui dispositivi mobili per comodità. Questo algoritmo viene utilizzato per molte applicazioni basate sulla visione artificiale come la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale, la segmentazione e altro ancora.
OpenCV
La visione artificiale è probabilmente lo strumento più richiesto per l’intelligenza artificiale, dai robot ai veicoli autonomi. OpenCV offre un ampio repository open source per l’utilizzo della visione artificiale nelle attività di apprendimento automatico ed è disponibile per gli sviluppatori Python.
Il repository ha più di 2500 algoritmi relativi alla visione artificiale e aziende big-tech come Google, IBM e Intel lo usano in molti dei loro progetti di sviluppo.
React-Native.
Questo framework JavaScript viene utilizzato in quasi tutte le piattaforme di social media, inclusi Facebook, Twitter e Pinterest. Il framework consente agli sviluppatori di creare app native sulle loro piattaforme e ottenere l’accesso completo ai controlli dell’interfaccia utente nativa.
La community di GitHub ha più di 100.000 stelle con contributori in aumento attivo. La piattaforma ha viste dichiarative che consentono una facile comprensione e modifiche per gli sviluppatori.
DALL-E
I modelli text-to-image sono il discorso della città e con DALL-E che rilascia il loro codice su GitHub, le possibilità sono ora infinite. Per conoscere come funzionano i modelli di apprendimento automatico, inizia collegando le parole su DALL-E e guarda come “pensa” la macchina.
Il progetto open source su GitHub è il pacchetto ufficiale PyTorch utilizzato in DALL-E per VAE discreti, sebbene il pacchetto non includa il trasformatore utilizzato per la generazione di immagini.
YOLOv7
Quando si tratta di veicoli autonomi, robotica o qualsiasi altro dispositivo basato sulla visione, il rilevamento di oggetti è una delle parti principali del sistema. YOLOv7, essendo uno degli algoritmi di rilevamento degli oggetti più veloci e accurati, fornisce una soluzione perfetta.
Il repository GitHub contiene un pacchetto che gli sviluppatori possono implementare nei loro progetti e addestrare il modello fornendogli una raccolta di immagini e il modello avvia il processo di rilevamento.
Ecco il link per il repository GitHub.
Kubernetes K8s
K8s è stato sviluppato da Google per consentire agli sviluppatori di gestire app containerizzate su tutte le piattaforme. I sistemi automatizzati aiutano a ridimensionare, sviluppare e gestire le app.
Con oltre 70.000 stelle su GitHub, è uno dei repository più popolari creati da Google. K8s, leader mondiale nei servizi a pacchetto di container, è ospitato da Cloud Native Computing Foundation (CNCF).
Flutter
Un altro sviluppato da Google, Flutter è un kit di sviluppo software (SDK) che consente agli sviluppatori di creare app da una singola base di codice utilizzando un toolkit di interfaccia. È alimentato da Skia, quindi le app create sono compatibili con PC, web e piattaforme mobili.
La community di 100.000 stelle su GitHub è compatibile con Android e applicazioni basate su Chromium insieme a witbiOS ed è efficace per integrare perfettamente grafica, testo e sovrapposizioni video senza pasticciare con il codice.
Jenkins
Questo server di automazione basato su Java ha oltre 1800 plugin per automatizzare quasi tutto. È un framework facile da usare ed è utile per creare, testare e distribuire applicazioni oltre a offrire un’integrazione continua e ambienti di distribuzione regolabili per tutte le lingue.
Jenkins è utile anche per l’analisi statica del codice e il rilevamento di bug nei modelli. Con questo server, gli sviluppatori possono eseguire e automatizzare attività noiose e ripetitive e concentrarsi sulla creazione di cose che la macchina non può.
Per distribuire Jenkins nel tuo progetto, fai clic qui .
Avviata da RedHat nel 2016, Ansible è una piattaforma di automazione che consente agli sviluppatori di configurare sistemi, gestire reti e distribuire il proprio software. La configurazione è abbastanza semplice e non ha quasi nessuna curva di apprendimento, pertanto ha attirato molta attenzione e contributi.
Con circa 55.000 stelle, Ansible sta ricevendo attivamente contributi e aggiornamenti perché il suo approccio è molto simile all’inglese semplice.
PredictionIO
Un framework ML open source che consente la distribuzione di algoritmi, la raccolta e la valutazione di eventi e l’esecuzione di query sui risultati predittivi. Si basa su HBase, Hadoop, Spark ed Elasticsearch e crea motori predittivi per progetti di machine learning.
Il progetto ha più di 12.000 stelle su GitHub e crea risultati predittivi tramite API REST.
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LightGBM
Il framework più veloce per aumentare il gradiente ad alte prestazioni basato su algoritmi dell’albero decisionale, LightGBM, viene utilizzato principalmente per la classificazione, la classifica, tra le altre attività di apprendimento automatico. Supporta dati su larga scala e apprendimento parallelo con più GPU, rendendolo più attraente di tutti gli altri concorrenti.
Sviluppato da Microsoft, LightGBM ha circa 14.000 stelle su GitHub e sta ricevendo attivamente contributi dagli sviluppatori.
Elasticsearch
Questo progetto open source analizza, ricerca e archivia un grande volume di dati in tempo reale. Questo può essere integrato per progetti che richiedono la gestione di dati come log, metriche, sicurezza degli endpoint, back-end di ricerca e monitoraggio delle applicazioni.
Con oltre 60.000 stelle, Elasticsearch ha consentito agli sviluppatori di creare e migliorare il back-end di vari motori di ricerca all’interno dei loro progetti.
