# AIリソース — Remote AI

> ＡＩモデルのウェブサイト，ＡＰＩドキュメント，オープンツール，エージェント拡張，評価，コースを探索する。

Source: https://remoteai.piperhex.com/ja/resources/

## モデルサイト

モデルファミリーと製品を公式サイトから探索します。

- [OpenAI / GPT](https://openai.com/): ＧＰＴモデル，ChatGPT，Codex，およびOpenAIの製品および研究の最新情報を探索してください。

- [Claude](https://claude.com/): 書き込み，解析，コード作成，チームコラボレーションのためのＡｎｔｈｒｏｐｉｃのアシスタントを発見する。

- [Gemini](https://deepmind.google/models/gemini/): ＧｕｇｌｅのＧｅｍｉｎｉファミリーとそのテキスト，画像，音声，マルチモーダル機能を探索した。

- [DeepSeek](https://www.deepseek.com/): DeepSeekのチャット体験、モデル情報、APIプラットフォームを見つける。

- [Qwen](https://qwen.ai/): Ｑｗｅｎの公式ホームページを訪問して，ＡＩチャットを試して，そのモデルエコシステムを探索してみてください。

- [Kimi](https://www.kimi.com/): 文書、知識、コードを扱うための Moonshot のアシスタントを探索します。

- [Z.ai / GLM](https://z.ai/): GLMモデルファミリーをベースとしたチャットとエージェント体験を試してみてください。

- [Mistral AI](https://mistral.ai/): Mistralモデル、Le Chat、開発者プラットフォーム、オープンモデルエコシステムを発見する。

- [Grok](https://x.ai/): Grok モデルと製品について学び、チャットと開発者リソースへのリンクを含む。

- [MiniMax](https://www.minimax.io/): 言語，音声，音楽，ビデオモデルと製品を探索します。

## API とドキュメント

モデル機能、統合ガイド、例を見つけて、ビルドする準備ができたら、それらを使用して、自分のプロジェクトを構築することができます。

- [OpenAI API](https://developers.openai.com/api/docs): モデル呼び出し、ツール、画像、オーディオの公式ガイドとAPI参照。

- [Claude API](https://platform.claude.com/docs/en/home): Claude SDK、API参照、例を最初の要求からアプリケーション統合まで見つける。

- [Gemini API](https://ai.google.dev/gemini-api/docs): GoogleのGeminiガイドはマルチモーダルリクエスト，ツール，AIスタジオへのアクセスをカバーしている。

- [DeepSeek API](https://api-docs.deepseek.com/): DeepSeekの統合例，モデルの詳細，トークン使用ガイド，エラーコードを読む。

## ローカルのオープンツール

モデルとデータセットを発見し、または自分のコンピュータでオープンモデルを実行します。

- [Hugging Face](https://huggingface.co/): モデルカードとコミュニティプロジェクトを使ってモデル、データセット、Spaces デモをブラウズします。

- [ModelScope](https://modelscope.cn/): ModelScopeでモデル、データセット、中国語リソース、開発者プロジェクトを発見します。

- [Ollama](https://ollama.com/): 開放型モデルをダウンロードし，実行し，ローカルに使用するためのツールとモデルライブラリを探索する。

- [LM Studio](https://lmstudio.ai/): デスクトップ上でチャット、作業、コードを行うためのオープンモデルを探索し、実行します。

## エージェントと拡張機能

ワークフローのためのコードエージェント、ツール接続、再利用可能なスキルについて学ぶ。

- [Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/developers): Codex ワークフロー、拡張、統合に関する公式開発者ガイド。

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/): ＡＩアプリケーションをツールとデータに接続するための公式ＭＣＰ仕様とドキュメント。

- [Agent Skills](https://agentskills.io/): 知識，指示，再利用可能なリソースをパッケージ化するためのオープンスキルフォーマットを学ぶ。

- [AGENTS.md](https://agents.md/): プロジェクトコンテキスト，ビルドステップ，テストコマンド，コード化規約を与える。

## 評価と学習

評価を自分のタスクと並行して使ってモデルを探索し，その後，コースと例を通して学習する。

- [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/): 独立した評価と方法論を通してモデルの能力，速度，コストを比較した。

- [Arena](https://arena.ai/leaderboard): 実際の使用状況とユーザの比較によって，異なるタスクに対するランクを探索する。

- [Hugging Face Learn](https://huggingface.co/learn): 言語モデル，エージェント，音声，コンピュータビジョンについて，コースと例を通して学ぶ。

- [DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/courses?types=short_course): 実践プロンプト，ＲＡＧ，短期コースを通じたエージェント開発を焦点にした。

リンクは各リソースのウェブサイトへと導きます。機能や使用方法の詳細についてはソースを参照してください。

[GitHub](https://github.com/piperhex/remoteai) · [Apache-2.0](https://github.com/piperhex/remoteai/blob/master/LICENSE)