Início Projetos models
models
Jupyter Notebook

models

Uma coleção de modelos de última geração pré-treinados no formato ONNX

por onnx · GitHub
Estrelas
Forks
Licença
Criado
Último commit
Categoria
deep-learningdownloadmodelsApache-2.0Jupyter Notebook
Ver no GitHub
Em palavras simples

Navegue por uma coleção de modelos de IA pré-treinados no formato ONNX para seus projetos.

Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
models — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
9.72k9.70k
2026-07-042026-08-31
📈 Acompanhe models

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Uma coleção de modelos de última geração pré-treinados no formato ONNX

models tem 9.7k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 1.6k vezes. models é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2017. models está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: deep-learning, download, models, onnx.

Frequently asked questions

O que é models?

Uma coleção de modelos de última geração pré-treinados no formato ONNX

models é de código aberto?

models é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

models é gratuito?

Sim. models é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está models?

models está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem models está escrito?

models é escrito principalmente em Jupyter Notebook.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — models

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=onnx-models)](https://olud.ai/project/onnx-models.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.