Jupyter Notebook

lyogavin/airllm

4GBのGPUで700億パラメータLLMを動かす — AirLLMは量子化や蒸留なしに、70Bクラスの大規模言語モデルをわずか4GBのGPUメモリで推論できるライブラリです。レイヤー単位で重みをストリーミングすることで、Kimi K2やDeepSeek-V3といった超巨大モデルも省VRAMで動作・学習でき、個人環境でのLLM活用の敷居を大きく下げます。

AirLLM 2.8T LLM inference with single 4GB GPU

higgsfield-ai/higgsfield

数千億パラメータ級LLMを泣かずに学習するGPUオーケストレーション — Higgsfieldは巨大言語モデルの分散学習に特化したOSSフレームワークです。ZeRO-3やPyTorchのFSDPに対応し、GPUリソース管理・実験キュー・GitHub連携まで備えることで、Llama等のマルチノード学習を数行のコードで実現できます。MLOps基盤としての運用性も強みです。

Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters

parrt/dtreeviz

決定木の中身を“見える化”するライブラリ — 決定木やランダムフォレスト、XGBoost・LightGBMなどのモデルを直感的に可視化できるPythonライブラリです。単なる木構造の図示に留まらず、特徴量の分岐やデータ分布まで表示することでモデルの解釈を助けてくれるため、機械学習を学ぶ人やモデル診断を行うデータサイエンティストに特に役立ちます。

A python library for decision tree visualization and model interpretation.

xiaolai/the-craft-of-selfteaching

独学の技法を学ぶ無料のJupyter Notebook本 — 李笑来氏による、独学の方法をPythonを通じて教える無料のオープンブック。全編Jupyter Notebookで書かれ、プログラミングを独学の入口として学びたい初心者を対象としています。プルリクエストでの校正協力も呼びかけています。

One has no future if one couldn't teach themself.

ryota-komatsu/slp2025

音声言語モデル講演のスライドとデモ一式を公開 — 音声言語モデルに関する複数の学会講演のスライドとデモスクリプトをまとめたリポジトリです。WhisperエンコーダとLlama 3.2をアダプタで接続しゼロショット指示追従を行う実装など、再現可能な学習・推論コードが含まれ、研究者や学習者に役立ちます。

Survey of audio language models

mann-lean/customerSegmentation

RFM分析でEC顧客を自動セグメント化するMLパイプライン — Recency・Frequency・Monetaryの指標からK-Meansやランダムフォレストで顧客を自動分類し、段階的なマーケティング施策に落とし込むエンドツーエンドのMLパイプラインです。Streamlit製のライブダッシュボードと12月向け施策プレイブックを備え、月間売上10.01％増を見込む実践的な提案まで行います。

End-to-end ML segmentation engine using RFM modeling, Python, and Power BI to drive a projected 10.01% revenue uplift via targeted business strategies.