Github 2023-12-23 일일 오픈소스 프로젝트 Top 10

Github Trendings의 통계에 따르면 오늘 목록에는 10개의 프로젝트가 있습니다(2023-12-23 통계). 개발 언어의 프로젝트 수를 기준으로 요약하면 다음과 같습니다.

개발 언어 항목 수
파이썬 프로젝트 6
C++ 프로젝트 2
프로젝트 C 1
Jupyter 노트북 프로젝트 1
HTML 프로젝트 1
프로젝트 이동 1
비개발 언어 프로젝트 1

무료 API의 전체 목록

  • 생성기간 : 2834일
  • 개발 언어: Python
  • 계약 유형: MIT 라이선스
  • 별 수: 272328
  • 포크 수: 30625회
  • 팔로어 수: 272328명
  • 기여자 수: 430
  • 공개 이슈 수: 225
  • Github 주소: https://github.com/public-apis/public-apis.git
  • 프로젝트 홈페이지: http://public-apis.org

이 오픈 소스 프로젝트는 동물, 애니메이션, 맬웨어 방지, 예술 및 디자인, 인증 및 권한 부여, 블록체인, 도서, 비즈니스 등과 같은 다양한 범주를 포괄하는 무료 API의 전체 목록입니다. 개발자가 프로젝트에서 사용할 수 있는 포괄적인 API 색인을 제공합니다.

명령줄 기술: 명령줄 마스터를 위한 간단하고 실용적인 가이드

  • 생성기간 : 3139일
  • 별 수: 142125
  • 포크 수: 14059회
  • 팔로어 수: 142125명
  • 기여자 수: 150명
  • 공개 이슈 수: 222
  • Github 주소: https://github.com/jlevy/the-art-of-command-line.git

The Art of the Command Line은 명령줄을 마스터하기 위한 간결하고 실용적인 안내서입니다. 기본 사항, 일일 사용법, 파일 및 데이터 작업, 시스템 디버깅, 한 줄 명령, 모호하지만 유용한 명령, macOS 및 Windows에 대한 플랫폼별 팁을 다룹니다. 이 가이드에서는 엔지니어의 유연성과 생산성을 높이기 위한 명령줄 유창성의 중요성을 강조합니다. 이 작품은 여러 작가와 번역가의 기여로 이루어진 공동 작업입니다.

GPT-Engineer: 자연어로 코드를 작성하고 실행하기 위한 오픈 소스 프로젝트

  • 생성기간 : 236일
  • 개발 언어: Python
  • 계약 유형: MIT 라이선스
  • 별 수: 47002
  • 포크 수: 7631회
  • 팔로어 수: 47002명
  • 기여자 수: 82명
  • 공개 이슈 수: 22
  • Github 주소: https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer.git

GPT-Engineer는 사용자가 자연어로 소프트웨어를 지정한 후 인공지능을 사용해 코드를 작성하고 실행할 수 있는 오픈소스 프로젝트입니다. 또한 사용자는 AI에게 소프트웨어 개선을 요청할 수도 있습니다.

MetaGPT: 다중 에이전트 프레임워크

  • 생성기간 : 174일
  • 개발 언어: Python
  • 계약 유형: MIT 라이선스
  • 별 수: 31871
  • 포크 수: 3750회
  • 팔로어 수: 31871명
  • 기여자 수: 51명
  • 공개 이슈 수: 195
  • Github 주소: https://github.com/geekan/MetaGPT.git
  • 프로젝트 홈페이지: https://deepwisdom.ai/

MetaGPT는 일련의 요구 사항을 입력으로 사용하고 사용자 스토리, 경쟁 분석, 요구 사항, 데이터 구조, API 및 문서와 같은 다양한 프로젝트 결과물을 출력하는 다중 에이전트 프레임워크입니다. 제품 관리자, 건축가, 프로젝트 관리자 및 엔지니어가 참여하며 LLM으로 구성된 팀에 SOP(표준 운영 절차)를 구체화하고 적용한다는 핵심 철학을 따릅니다.

로컬에서 대규모 언어 모델을 위한 Ollama 시작 및 실행

  • 생성기간 : 174일
  • 개발 언어: Go
  • 계약 유형: MIT 라이선스
  • 별 수: 22958
  • 포크 수: 1302회
  • 팔로어 수: 22958명
  • 기여자 수: 88
  • 공개 이슈 수: 340
  • Github 주소: https://github.com/jmorganca/ollama.git
  • 프로젝트 홈페이지: https://ollama.ai

Ollama는 사용자가 대규모 언어 모델을 로컬에서 설정하고 사용할 수 있도록 돕는 오픈 소스 프로젝트입니다.

GPT PILOT: 확장 가능한 애플리케이션을 처음부터 작성하기 위한 개발 도구

  • 생성기간 : 129일
  • 개발 언어: Python
  • 계약 유형: MIT 라이선스
  • 별 수: 15777
  • 포크 수: 1296회
  • 팔로어 수: 15777명
  • 기여자 수: 35명
  • 공개 이슈 수: 92
  • Github 주소: https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot.git

GPT PILOT은 개발자가 구현을 감독하면서 처음부터 확장 가능한 애플리케이션을 작성할 수 있는 오픈 소스 개발 도구입니다.

PowerInfer: 소비자급 GPU를 사용하여 PC에서 제공되는 고속 대규모 언어 모델

  • 생성주기: 7일
  • 개발 언어: C, C++
  • 계약 유형: MIT 라이선스
  • 별 수: 3205
  • 포크 수: 127회
  • 팔로어 수: 3205명
  • 기여자 수: 386
  • 공개 이슈 수: 16
  • Github 주소: https://github.com/SJTU-IPADS/PowerInfer.git

PowerInfer는 소비자급 GPU를 사용하여 개인용 컴퓨터에서 제공되는 고속 대규모 언어 모델을 가능하게 하는 오픈 소스 프로젝트입니다.

사운드 복제 도구

  • 생성기간 : 34일
  • 개발 언어: Python, HTML
  • 프로토콜 유형: 기타
  • 별 수: 2510
  • 포크 수: 224회
  • 팔로어 수: 2510명
  • 기여자 수: 1명
  • 공개 이슈 수: 2
  • Github 주소: https://github.com/jianchang512/clone-voice.git

이것은 인간의 음성을 사용하여 해당 음성을 사용하여 텍스트 조각을 말하는 음성으로 합성하거나 해당 음성을 사용하여 음성을 다른 음성으로 변환할 수 있는 음성 복제 도구입니다. 간단하고 사용하기 쉬운 웹 인터페이스를 갖추고 있으며 중국어, 영어, 일본어, 한국어 등 4개 언어를 지원하며 온라인에서 마이크 소리를 녹음할 수 있습니다. 사용자는 텍스트를 입력하거나 srt 파일을 가져오고, 변환할 사운드 파일을 선택한 다음, 즉시 생성에 사용할 사운드를 선택하기만 하면 됩니다. 또한, CUDA 가속 지원을 위한 설치 지침은 물론 사전 컴파일된 버전과 소스 코드 버전을 사용하는 방법도 제공합니다.

AMD FSR3 프레임 생성을 게임에 추가하고 Nexus Mods로 마이그레이션

  • 생성주기: 6일
  • 개발 언어: C++
  • 라이센스 유형: GNU 일반 공중 라이센스 v3.0
  • 별 수: 1193
  • 포크 수: 43회
  • 팔로어 수: 1193명
  • 기여자 수: 1명
  • 공개 이슈 수: 152
  • Github 주소: https://github.com/Nukem9/dlssg-to-fsr3.git

이 프로젝트는 Nvidia DLSS-G 프레임 생성(nvngx_dlssg)을 대체하여 게임에 AMD FSR3 프레임 생성을 추가합니다. 이 빌드는 Nexus Mods로 마이그레이션되었습니다.

Mamba SSM의 간단하고 최소한의 구현

  • 생성주기: 3일
  • 개발 언어: Python, Jupyter Notebook
  • 별 수: 1010
  • 포크 수: 54회
  • 팔로어 수: 1010명
  • 기여자 수: 1명
  • 공개 이슈 수: 3
  • Github 주소: https://github.com/johnma2006/mamba-minimal.git

프로젝트 'mamba-minimal'은 PyTorch에서 Mamba SSM을 간단하고 최소한으로 구현한 것입니다. 공식 구현과 동일한 정방향 및 역방향 패스에 대한 수치 출력은 물론 단순화되고 읽기 쉽고 주석이 달린 코드가 있습니다. 그러나 성능보다는 가독성에 중점을 두기 때문에 공식 구현에는 속도 최적화가 포함되지 않습니다.

추천

출처blog.csdn.net/xiaoquqi/article/details/135164279