Popular GitHub Repositories for Portainer Ce

[CCS 2021] "DataLens: Scalable Privacy Preserving Training via Gradient Compression and Aggregation" by Boxin Wang*, Fan Wu*, Yunhui Long*, Luka Rimanic, Ce Zhang, Bo Li

Wunjo CE: Face Swap, Lip Sync, Control Remove Objects & Text & Background, Restyling, Audio Separator, Clone Voice, Video Generation. Open Source, Local & Free.

open-source MLOps platform

This is a repository for an object detection inference API using the Tensorflow framework.

Official Implementation of IVLN-CE: Iterative Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments

[IEEE S&P 22] "LinkTeller: Recovering Private Edges from Graph Neural Networks via Influence Analysis" by Fan Wu, Yunhui Long, Ce Zhang, Bo Li

Optimized loss based on cross-entropy (CE), like MWER (minimum WER) Loss with beam search and negative sampling strategy, Smoothed Max Pooling Loss.

Portainer 多集群管理服务器

DDPP，现代化的Docker容器化数据平台项目

这个项目从GitHub上的多个MCP服务器位置获取服务器，将它们与该仓库的GHCR容器打包在一起，然后使用docker-compose启动它们，作为一个用于机器学习/人工智能资源的堆栈运行。

Automated Portainer & Docker Compose Stack Updater

LuciFlow est une application Web basée sur Flask, con?ue pour convertir des fichiers audio (mp3, wav, etc.) en texte à l'aide du modèle d'intelligence artificielle openai/whisper-large-v3-turbo disponible sur Hugging Face. L'application et le modèle d'IA sont destinés à être exécutée en local, ce qui permet de rester ma?tre de ces données.

Ce projet est un logiciel de Retrieval-Augmented Generation (RAG) développé en Node.js avec LangChain et Ollama.

Grad Course (2021), CE 203 – Surface Water Hydrology

Vous trouverez dans ce dép?t, tous les éléments nécessaires pour démarrer un serveur MLflow dans un codespace (Dev Container).

Ce projet a pour objectif d'utiliser les algorithmes de machine learning pour aider à une détection de site web de phishing efficace contre les zéros-day phishing sites. Une étude pour le choix du modèle a été réalisée avec colab (https://colab.research.google.com/drive/151-F9R8mUjVEVJq0sqrW31wAlhXqd5mg). Ce modèle a été déployé sur un site web réalisé avec les technologies java, JEE et Python.

Project to study AI agent ecossystem using flowise, langfuse, typeboot, n8n, pgvector & portainer

Ce dépôt est un guide pour construire un assistant agent intelligent et modulaire. Il vous apprend à créer des agents autonomes qui utilisent une boîte à outils pour accomplir des tâches complexes, posant les bases pour des systèmes multi-agents

Dans ce contexte, il devient crucial de développer des systèmes intelligents capables de détecter automatiquement ces fausses informations. Ce projet a pour objectif de concevoir un système de détection de fausses nouvelles à l'aide d'algorithmes de machine learning.