15 Open-Source-Tools für KI & ML

Open Source und künstliche Intelligenz passen hervorragend zusammen, wie diese quelloffenen Projekte zeigen.
Foto: Pixels Hunter – shutterstock.com




Open Source ist ein fruchtbarer Boden für innovative Software, insbesondere, wenn es dabei um künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen (ML) geht. Der Open-Source-Ethos und Tools für die Zusammenarbeit machen es Teams schließlich leichter, Code und Daten gemeinsam zu nutzen – und auf dem Erfolg anderer aufzubauen.



In diesem Artikel stellen wir Ihnen einige der spannendsten und nützlichsten Open-Source-Projekte in den Bereichen KI und ML vor.



AgentSkills



KI-Assistenten fürs Coding werden häufig für Standardaufgaben eingesetzt. Etwa React-Komponenten zu schreiben oder Teile der Benutzeroberfläche zu überprüfen. Wenn Sie einen solchen Agenten entwickeln wollen, macht es Sinn, dafür bewährte Lösungen zu nutzen, die auf den jeweils angestrebten Task ausgerichtet sind.



Bei AgentSkills handelt es sich um eine Sammlung vorkonfigurierter Tools, die Ihr KI-System je nach Bedarf einsetzen kann. Das Ergebnis ist eine Reihe von bewährten Operationen, die in der Lage sind, ausgefeilten, nützlichen Code zu produzieren, der mit Standard-Guidelines im Einklang steht.



Lizenz: MIT



Awesome LLM Apps



Falls Sie auf der Suche nach guten Beispielen für Agentic Coding sind, sollten Sie einen Blick auf die App-Sammlung Awesome LLM Apps werfen. Dieses Projekt umfasst mehrere Dutzend Applikationen, die auf eine Kombination aus RAG-Datenbanken und LLMs zurückgreifen.



Einige davon sind relativ simpel, wie etwa ein Meme-Generator. Andere eignen sich gut für tiefgehendere Recherchen, wie der Journalist Agent. Wieder andere greifen auf Multi-Agenten-Teams zurück, um ihren Output zu generieren. Jede Anwendung enthält funktionierende Beispiele zum Experimentieren. Diese Sammlung ist eine großartige Inspiration für nahezu jedes eigene KI-Projekt.



Lizenz: Apache 2.0



Bifrost



Wenn Ihre Anwendung Zugriff auf einen LLM-Service benötigt und Sie noch keinen bestimmten im Sinn haben, empfiehlt sich ein Blick auf Bifrost. Die OpenAI-kompatible API bietet ein schnelles und vereinheitlichtes Gateway für den Zugriff auf mehr als 15 LLMs unterschiedlicher Anbieter.



Die Schnittstelle umfasst wichtige Funktionen wie Governance, Caching, Budgetverwaltung und Load Balancing. Zudem verfügt sie über Guardrails, um Probleme abzufangen.



Lizenz: Apache 2.0



Claude Code



Der KI-Code-Assistent Claude Code wurde in allen wichtigen Programmiersprachen trainiert und kann dabei unterstützen, besseren, schnelleren und saubereren Code zu schreiben.



Das Tool verarbeitet Ihre Codebasis, führt Anweisungen aus und liefert parallel nützliche Vorschläge. Refactoring und Dokumentation oder auch neue Features zu existierendem Code hinzuzufügen, ist nur einen natürlichsprachlichen Prompt entfernt.



Lizenz: Anthropic Commercial TOS



Dify



Dify ist im Wesentlichen eine Entwicklungsumgebung, um komplexe, agentenbasierte Workflows zu erstellen und bringt LLMs, RAG-Datenbanken und andere Quellen zusammen.



Anschließend überwacht das Tool, wie diese mit verschiedenen Prompts und Parametern funktionieren und fasst alles in einem nützlichen Dashboard zusammen. Dify bietet die Umgebung für die schnellen Experimente, die im Rahmen der KI-Entwicklung essenziell sind.



Lizenz: Apache 2.0 (modifizierte Version mit Einschränkungen für die kommerzielle Nutzung)



Eigent



Um die Performanz – und die Limitationen – von agentenbasierten Workflows zu erkunden, lohnt es sich diese zunächst auf dem eigenen Rechner einzusetzen. Das Open-Source-Projekt Eigent stellt eine Reihe spezialisierter Agenten zur Verfügung. Beispielsweise, um Code zu schreiben, das Netz zu durchsuchen oder Dokumente zu erstellen.



Dieses Konzept erleichtert es KI-Devs in der Praxis, die Stärken und Schwächen der von ihnen entwickelten LLMs direkt am “eigenen Leib” zu erfahren.



Lizenz: Apache 2.0



Headroom



Wenn sie gute Daten einmal in die Finger bekommen, tendieren Devs dazu, diese zu horten. Bei Code, der ein LLM verwendet, kann das eine Herausforderung werden, weil diese Services auf Token-Basis abgerechnet werden und zudem ein begrenztes Kontextfenster aufweisen.



Das Tool Headroom löst dieses Problem mit Hilfe agiler Komprimierungsalgorithmen. Diese entfernen Überschuss – etwa zusätzliche Labels und Satzzeichen, wie sie bei gängigen Formaten wie JSON vorkommen. Damit zahlt dieses Projekt auf das für die KI-Entwicklung bedeutsame Thema Kostenmanagement ein.



Lizenz: Apache 2.0



Hugging Face Transformers



Hugging Face Transformers bieten eine sehr gute Grundlage für neue Machine-Learning-Projekte. Mit diesem Standardformat können Interaktionen von KI-Modellen definiert werden. Das erleichtert es Entwicklern, neue Modelle in Ihre Arbeitsinfrastruktur zu integrieren, um sie zu trainieren oder bereitzustellen.



In der Praxis führt das dazu, dass die Modelle vom Start weg mit allen verfügbaren Tools und Infrastrukturen interagieren.



Lizenz: Apache 2.0



LangChain



Agentenbasierte KI-Lösungen zu entwicklen, erfordert endlose Iterationen. Um diese Arbeit zu organisieren, empfiehlt sich das LangChain-Projekt. Es nutzt eine ausgedehnte Modell-Kollektion, um KI-Antworten leichter zu überprüfen und zu kuratieren.



Die LangChain-Architektur umfasst ein Framework (LangGraph), um anpassbare Workflows mit Long-term Memory zu organisieren. Und darüber hinaus auch ein Tool (LangSmith), um die Performance zu evaluieren und zu optimieren.



Die Deep-Agents-Bibliothek stellt außerdem ganze Teams von Subagenten zur Verfügung, die Probleme in Teilmengen organisieren und dann Lösungen planen und erarbeiten. LangChain bietet eine bewährte, flexible Testumgebung für agentenbasierte Experimente und den Einsatz in der Produktion.



Lizenz: MIT



LlamaIndex



Bestandteil vieler früher LLM-Anwendungsfälle ist, große Mengen semistrukturierter Daten zu sortieren und den Benutzern so möglichst nützliche Antworten auf ihre Fragen zu liefern. Einen besonders flotten Weg, ein Standard-LLM mit privaten Daten anzupassen bietet LlamaIndex. Das Open-Source-Tool ermöglicht es, Daten einzulesen und zu indizieren. 



Dazu stellt die Lösung Daten-Konnektoren zur Verfügung. Diese ermöglichen es, große Sammlungen von Dokumenten, Tabellen und anderen Daten zu entpacken und zu organisieren – oft nur mit wenigen Zeilen Code. Die darunter liegenden Ebenen lassen sich je nach Bedarf anpassen oder erweitern. Zudem funktioniert LlamaIndex mit vielen Datenformaten, die im Unternehmensumfeld gängig sind.



Lizenz: MIT



Ollama



Das Ollama-Projekt empfiehlt sich für jeden Entwickler, der mit Large Language Models auf seinem eigenen Rechner experimentieren möchte. Einmal installiert, verwandelt sich die Kommandozeile in eine kleinere Version der ChatGPT-Benutzeroberfläche – allerdings mit der Möglichkeit, auf diverse, quelloffene KI-Modelle zuzugreifen. Manche Entwickler nutzen Ollama auch als Backend-Server für LLM-Ergebnisse.



Das Tool bietet eine stabile, vertrauenswürdige Schnittstelle zu LLMs – etwas, das zuvor einiges an technischem Aufwand und Fummelei erforderte.



Lizenz: MIT



OpenWebUI



Eine Instanz von OpenWebUI aufzusetzen, ist eine der schnellsten Optionen, um eine Webseite mit Chat-Interface und dedizierter RAG-Datenbank einzurichten. Dieses Open-Source-Projekt verbindet ein funktionsreiches Frontend mit einem offenen Backend. Um eine anpassbare Chat-Schnittstelle zu starten, müssen so nur wenige Docker-Container gezogen werden.



Das Projekt ermöglicht auch, Plugins und Extensions optimieren. So kann quasi jeder Prozessbestandteil verbessert oder ersetzt werden – vom Prompt bis zum Output. Die Möglichkeit, Pipelines anzupassen und auf das MCP-Protokoll zu setzen, trägt weiter dazu bei, präzise Lösungen zu entwickeln.



Lizenz: BSD-Lizenz (modifiziert)



Sim



Die Drag-and-Drop-Arbeitsfläche von Sim soll es vereinfachen, mit agentenbasierten Workflows zu experimentieren. Das Tool übernimmt dabei die Interaktion mit den verschiedenen LLMs und Vektordatenbanken.



Als Benutzer entscheiden Sie dann einfach, wie Sie diese miteinander kombinieren möchten. Sim kann dazu beitragen, Agentic AI für alle im Team zugänglich zu machen – auch für diejenigen, die nicht wissen, wie man Code schreibt.



Lizenz: Apache 2.0



Unsloth



Mit einem Open-Source-Modell zu starten und es mit den eigenen Daten zu optimieren, ist ein simpler Weg, um sich die Performanz von Foundational-Modellen zunutze zu machen. Mit Unsloth geht das ganz besonders schnell. Die besten Antworten kommen eben nicht immer direkt aus der RAG-Datenbank.



Lizenz: Apache 2.0



vLLM



Mit dem vLLM-Tool lassen sich LLMs in nützliche Services für den Rest Ihres Codes verwandeln. Die Lösung lädt diverse Open-Source-Modelle aus Repositories wie Hugging Face und koordiniert dann die Datenflüsse. Eingehende Prompts werden dabei in Batches gebündelt und die Pipelines gemanagt, um kontinuierlich schnelle Antworten zu gewährleisten.



vLLM unterstützt dabei nicht nur die CUDA-Architektur, sondern auch CPUs und –GPUs von AMD, Intel und Arm.



Lizenz: Apache 2.0



(fm)