nautilus_trader NautilusTrader는 오픈소스 기반이고 고성능의 프로덕션 급 알고리즘 트레이딩 플랫폼으로 설계되었습니다. 이 플랫폼은 퀀트 트레이더들이 과거 데이터를 활용하여 포트폴리오와 자동 매매 전략을 백테스팅할 수 있게 하며, 라이브 환경에서도 전략을 코드 변경 없이 바로 적용할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 AI 우선 설계로, 연구와 실거래 환경 간의 일관성을 유지하는 것을 목표로 합니다. 안전성과 소프트웨어 정확성을 최우선으로 하며, 다양한 자산군(외환, 주식, 선물, 옵션, 암호화폐, 베팅 등)에 대해 흔들림 없는 고频 거래(HFT)를 지원하고 여러 거래소 및 데이터 공급자와의 연동도 모듈식 어댑터를 통해 가능합니다. 주요 기능에는 고속 이벤트 구동 엔진, 통합 API와 WebSocket 피드 지원, 고급 주문 유형, 조건부 주문, 리스크 관리 용 기능, 백테스팅과 라이브 거래의 코드 일치 등이 포함됩니다. 핵심은 러스트(Rust)와 Cython을 활용한 시스템 프로그래밍 언어의 사용으로, Python과의 연동성도 겸비하여 개발 및 성능 측면에서 강점이 있습니다. 이 프로젝트의 대상은 퀀트 트레이더, 트레이딩 시스템 개발자, 금융 소프트웨어 업체 등이며, 다양한 자산군에서의 전략 개발과 테스트, 실거래 배포가 가능합니다. 최신 릴리즈와 개발 이력은 GitHub 브랜치별로 관리되며, 최신 안정 버전은 master 브랜치, 개발은 develop, 실험적 특징은 nightly 브랜치에서 확인할 수 있습니다. 기술 스택에는 Rust, Python, Cython, Docker, Redis, 다양한 API 연동 기술이 포함되며, 문서와 설치 가이드, 배포용 Docker 이미지를 제공하여 사용자 편의성을 높이고 있습니다. 프로젝트는 활발히 개발 중이며, 커뮤니티 참여와 기여를 적극 권장하며 GitHub 이슈와 PR을 통해 협업할 수 있습니다. 라이선스는 LGPL v3.0으로 공개되어 있으며, Nautech Systems Pty Ltd에 의해 유지·보수되고 있습니다. ...

dyad 바로가기 dyad는 로컬 환경에서 작동하는 오픈소스 AI 앱 빌더입니다. 빠르고 프라이버시를 중요시하며 사용자가 자신의 데이터를 완벽하게 제어할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 사용자들이 손쉽게 AI 기반 어플리케이션을 구축하고 실행할 수 있도록 지원하는 것으로, 벤더에 락인되지 않으며 자신의 API 키를 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 구조적으로는 데스크탑 환경에서 작동하는 크로스 플랫폼(맥과 윈도우 모두 지원) 솔루션이며, 다운로드 후 바로 사용할 수 있어 간편합니다. 주요 기능으로는 민감한 데이터를 보호하면서 빠른 AI 앱 생성, 자신의 API 키 활용, 로컬에서 안전한 실행 환경 제공이 포함됩니다. 최신 릴리즈 정보나 업데이트 내역은 공식 깃허브 저장소에서 확인할 수 있으며, 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되어 있어 기여와 커스터마이징이 가능합니다. 참고로, 별도 등록이나 로그인 없이 바로 다운로드하여 사용할 수 있으며, 기여 가이드도 제공되고 있습니다. ...

dyad GitHub 바로가기 dyad는 로컬에서 실행되는 오픈소스 AI 애플리케이션 빌더입니다. 사용자의 프라이버시를 중시하며 빠르고, 완전한 사용자 통제 하에 동작하는 것이 특징입니다. 이 프로젝트는 사용자가 자신의 AI API 키를 사용하여 소유권과 데이터 보호를 유지하면서 AI 기능을 구현할 수 있도록 지원합니다. 크로스 플랫폼(맥, 윈도우) 호환성을 갖추고 있으며, 별도 가입 없이 다운로드만으로 바로 사용할 수 있습니다. 목적은 개인 또는 소규모 개발자들이 빠르고 안전하게 AI 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있도록 하는 데 있으며, 구조적으로는 CLI 또는 데스크탑 환경에서 동작하는 방식일 가능성이 높습니다. 최신 릴리즈 및 Detailing 정보는 공식 깃허브 저장소의 변경사항 히스토리를 참고할 수 있습니다. 기술 스택에 대한 구체적인 내용은 문서에 명시되어 있지 않지만, 오픈소스이며 API 통합 또는 키 관리 기능을 갖춘 점이 특징입니다. 중요한 참고 링크는 공식 웹사이트(http://dyad.sh/)이며, 기여 가이드 문서도 제공됩니다. 사용 시 주의사항은 공개된 최신 릴리즈로 확인하는 것이 좋습니다. ...

dyad GitHub 바로가기 dyad는 로컬 환경에서 실행되는 오픈소스 AI 앱 빌더로, 개인 정보 보호와 빠른 속도를 중요시하는 사용자를 위한 솔루션입니다. 이 프로젝트는 사용자가 자신의 기기에서 AI 애플리케이션을 빠르고 안전하게 구축하고 운영할 수 있도록 설계되었습니다. dyad는 사용자가 별도의 서버나 클라우드 공급자에 의존하지 않고, 자신의 기기 내에서 AI 키를 사용하여 어플리케이션을 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 구조적으로는 빠른 실행과 쉬운 설치를 위해 크로스 플랫폼 지원(맥, 윈도우)을 갖추고 있으며, 별도 API 키를 이용해 벤더 락인을 피할 수 있는 기능도 포함되어 있습니다. 주 사용 대상은 개인 개발자, 프리랜서, 작은 팀 등이며, 유스케이스는 AI 기반 도구 개발, 개인화된 AI 서비스 구축, 데이터 프라이버시를 중시하는 프로젝트 등입니다. 기술 스택은 오픈소스 환경에 맞게 Python 또는 기타 관련 기술을 활용할 것으로 보입니다. 최근 릴리즈 및 변경사항에 대한 구체적인 내역은 제공되지 않았으나, 오픈소스 라이센스(Apache 2.0)를 기반으로 활발한 기여를 기대할 수 있습니다. 추가로, GitHub에서 기여 가이드 및 관련 정보를 확인할 수 있으며, 다운로드는 플랫폼별로 별도 링크를 통해 제공되고 있습니다. ...

dyad GitHub 페이지 바로가기 dyad는 로컬에서 작동하는 오픈소스 AI 앱 제작 도구입니다. 사용자는 자신의 기기에서 빠르고 안전하게 AI 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 데이터와 API 키의 프라이버시를 유지하면서 강력한 기능을 제공합니다. 이 프로젝트는 설치와 실행이 간편하며, Mac과 Windows 두 플랫폼을 지원합니다. 핵심 기능으로는 빠른 속도, 개인 정보 보호, 외부 공급업체에 의존하지 않는 유연성, 그리고 사용자 키 활용이 가능하여 벤더 락인 방지 등이 있습니다. dyad는 오픈소스(Apache 2.0 라이선스)이며, 기여를 원하는 개발자들은 협력할 수 있으며, 자세한 내용은 공식 깃허브와 기여 가이드문서를 참조하면 됩니다. 최근 릴리즈와 변경 이력은 공식 저장소의 커밋 또는 릴리즈 로그에서 확인하는 것이 좋습니다. 더 자세한 정보는 dyad 공식 웹사이트(http://dyad.sh/)에서 확인할 수 있으며, 사용 시 API와 키 관리에 유의해야 합니다. ...

ART ART는 강화학습 기반의 에이전트 훈련 프레임워크로, 실세계 작업에 대응하는 다단계 에이전트를 훈련시키는 목적으로 개발되었습니다. LLM을 활용하여 경험 기반 학습과 강화학습(특히 GRPO 알고리즘)을 지원하며, reward 설계의 자동화 기술인 RULER를 포함하고 있습니다. 클라이언트는 Python 기반으로 메시지 교환, 서버는 GPU 기반 모델 추론과 정책 업데이트를 담당합니다. 주요 사용자는 AI 연구자, 개발자, 엔지니어로, 별도 reward 엔지니어링 없이 다양한 환경에 맞는 RL 에이전트를 손쉽게 개발할 수 있습니다. 최신 업데이트에는 RULER 배포, 실험 노트북 공개, AutoRL 도입이 있으며, 오픈소스로 Apache-2.0 라이선스로 제공됩니다. GitHub 바로가기 ...

ComfyUI-WanVideoWrapper 이 프로젝트는 WanVideo와 관련 모델들을 위한 ComfyUI용 래퍼 노드들을 제공하는 것으로, WanVideo의 다양한 모델과 기능들을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 목적으로 개발되었습니다. 주요 기능으로는 WanVideo와 연동되는 모델들의 래핑 노드 제공, 다양한 모델(예: fp8-scaled, GGUF, SkyReels, WanVideoFun 등) 지원, 그리고 모델의 빠른 테스트와 작업에 유용한 예제 영상들이 포함되어 있습니다. 구조적으로는 ComfyUI의 커스텀 노드 폴더에 클론 후 설치하는 방식이며, dependencies는 requirements.txt를 통해 관리됩니다. 주요 사용 대상은 WanVideo 모델을 활용하려는 인공지능 영상 생성 및 실험을 하는 개발자 또는 연구자입니다. 기술 스택은 Python, ComfyUI, 그리고 Hugging Face와 GitHub의 다양한 모델 API를 활용하며, 영상 처리 및 모델 로드와 관련된 기술이 주를 이룹니다. 최근에는 GGUF 모델도 로드 가능해졌으며, 다양한 모델과 예제 영상들이 업데이트되고 있습니다. 이 프로젝트는 아직 작업 중(WORK IN PROGRESS)이며, 모델의 확장과 사용자 편의를 위한 기능들이 계속 추가되고 있습니다. 참고로, 설치 시 GitHub 저장소를 클론하고 dependencies 설치, 모델 파일은 Hugging Face 혹은 GitHub에서 다운로드하여 사용하며, 작동 시 커스터마이징이나 업데이트가 필요할 수 있어 주의가 필요합니다. 공식 문서와 예제 영상, 모델 링크는 제공되어 있어 활용도가 높습니다. ...

supervision supervision은 컴퓨터 비전 데이터를 로드, 분할, 병합 및 저장하는 다양한 유틸리티를 제공하는 오픈소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 목적은 사용자들이 객체 검출, 분류, 세분화 데이터셋을 효율적으로 처리하고 시각화할 수 있도록 돕는 데 있으며, 특히 여러 포맷(COCO, Pascal VOC, YOLO 등)을 지원하여 다양한 데이터 작업 환경에 적합합니다. 구조는 주요 모듈로 데이터셋 로드, 분할(split), 병합(merge), 저장(save) 및 포맷 변환(convert)을 포함하며, API 형식으로 쉽게 활용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 프로젝트는 파이썬 환경에서 동작하며, 주요 기술 스택은 Python 3.9 이상과 관련된 데이터 처리 라이브러리들이 사용됩니다. 최근 릴리즈 및 업데이트 내역은 구체적으로 명시되어 있지 않지만, 사용자 가이드와 튜토리얼, 모델 커넥터 등에 지속적인 개선과 확장이 이루어지고 있습니다. 사용자는 YOLO, Pascal VOC, COCO 등 다양한 데이터 포맷의 데이터를 쉽게 다루고, 맞춤형 시각화 또는 데이터셋 전처리 작업을 수행할 수 있으며, VOC, COCO 포맷으로 데이터셋 저장과 변환이 가능합니다. 중요한 참고 링크는 공식 깃허브 페이지, 문서, 튜토리얼, 예제 영상들이며, 사용 시 포맷별 호환성을 확인하는 것이 좋습니다. 특히, 데이터셋 작업에 적합한 유틸리티와 커스터마이징이 쉽도록 설계되어 있어 컴퓨터 비전 프로젝트의 데이터 준비와 분석을 큰 폭으로 간소화합니다. ...

Eino GitHub 바로가기 Eino는 Golang 기반의 최종 AI 및 LLM 애플리케이션 개발 프레임워크로서, 간단함, 확장성, 신뢰성 및 효율성을 강조합니다. 오픈소스 커뮤니티의 다양한 LLM 프레임워크에서 영감을 받고 최신 연구와 실제 활용 사례를 학습하여 설계되었으며, 사람 친화적인 API와 구성요소들을 제공합니다. 핵심 기능으로 구성 요소 재사용 가능한 추상화와 구현체, 강력한 조합(컴포지션) 프레임워크, 간단하고 명확한 API, 다양한 최적화 플로우와 예제, 개발부터 배포까지 전 단계 도구를 포함하고 있습니다. 사용자는 개별 컴포넌트를 사용하거나 그래프와 흐름을 통해 복합적인 비즈니스 로직을 구축할 수 있으며, 동시성, 스트림 처리, 타입 안전성, Aspect 주입 등 다양한 오케스트레이션 기능이 지원됩니다. 기술 스택은 Go 1.18 이상과 kin-openapi JSONSchema, 기타 오픈소스 라이브러리들로 구성되어 있으며, 최신 릴리즈와 업데이트 내용을 지속적으로 반영하고 있습니다. 프로젝트는 풍부한 풍경 컴포넌트, 유연한 오케스트레이션, 강력한 스트림 처리 및 확장 가능한 Aspect 시스템이 특징이며, 도큐먼트와 예제, 도구들이 상세하게 제공되어 개발자와 연구자 모두 활용할 수 있도록 설계되었습니다. ...

awesome-llm-apps 이 프로젝트는 다양한 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션을 모아둔 컬렉션으로, 사용자가 쉽게 참고하거나 활용할 수 있도록 구성된 오픈소스 리포지토리입니다. 목적은 여러 도메인과 용도에 활용 가능한 LLM 애플리케이션을 발견하고 개발, 공유하며 오픈소스 커뮤니티에 기여하는 데 있습니다. 이 프로젝트는 RAG(Retrieval Augmented Generation), AI 에이전트, 멀티 에이전트 팀, MCP(Multi-Chain Paradigm), 음성 AI, 자율 게임 에이전트 등 다양한 구조와 기능을 포함하는 애플리케이션을 폭넓게 다루고 있습니다. 대표적으로 여러 AI 에이전트(예: 블로그 to 팟캐스트, 의료영상, 금융, 사회미디어 등), 멀티 에이전트팀, 음성 기반 에이전트, 웹 크롤링, 검색, 저장소 연동 기능을 갖춘 앱들이 포함되어 있습니다. ...