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Mistral AI

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Mistral AI

24

Dépôts publics

23 844

Total des étoiles

8 577

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Mistral AI maintient une présence publique active sur GitHub avec un large éventail de dépôts. Les principaux langages utilisés incluent Python, Jupyter Notebook et JavaScript. Les dépôts notables incluent mistral-inference, une bibliothèque d'inférence officielle, et mistral-vibe, un agent de codage CLI minimal.

Langues principales

Python 6Jupyter Notebook 3JavaScript 2MDX 2TypeScript 1Jinja 1Rust 1

Dépôts publics

mistral-inference

10 816

Official inference library for Mistral models

Jupyter Notebook
Mis à jour 13 juin 2026

mistral-vibe

4 447

Minimal CLI coding agent by Mistral

Python
Mis à jour 13 juin 2026

mistral-finetune

3 091

Aucune description fournie pour ce dépôt.

Python
Mis à jour 12 juin 2026

cookbook

2 264

Aucune description fournie pour ce dépôt.

Jupyter Notebook
Mis à jour 11 juin 2026

mistral-common

905

Official inference library for pre-processing of Mistral models

Python
Mis à jour 12 juin 2026

megablocks-public

868

Aucune description fournie pour ce dépôt.

Langue inconnue
Mis à jour 2 mai 2026

client-python

746

Python client library for Mistral AI platform

Python
Mis à jour 12 juin 2026

client-js

203

JS Client library for Mistral AI platform

JavaScript
Mis à jour 3 juin 2026

client-ts

145

TS Client library for Mistral AI platform

TypeScript
Mis à jour 2 juin 2026

mistral-evals

87

Aucune description fournie pour ce dépôt.

Python
Mis à jour 28 mai 2026

platform-docs-public

67

Aucune description fournie pour ce dépôt.

MDX
Mis à jour 12 juin 2026

vllm-release

55

A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs

Python
Mis à jour 27 mars 2026

FastChat-release

50

An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.

Langue inconnue
Mis à jour 27 mars 2026

workflows-starter-app

31

Base template to register and invoke workflows

MDX
Mis à jour 12 juin 2026

transformers-release

31

🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX.

Langue inconnue
Mis à jour 13 mai 2026

TensorRT-LLM

17

TensorRT-LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and build TensorRT engines that contain state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that execute those TensorRT engines.

Langue inconnue
Mis à jour 26 mars 2026

search-starter-app

6

Base template to build, manage and improve search engines

Jinja
Mis à jour 11 juin 2026

agent-client-protocol

4

A protocol for connecting any editor to any agent

Rust
Mis à jour 21 mars 2026

zed-extensions

3

Extensions for the Zed editor

JavaScript
Mis à jour 20 mai 2026

sagemaker-docs

3

Mistral AI documentation for SageMaker

Jupyter Notebook
Mis à jour 21 mars 2026

prom_client_python

2

Prometheus instrumentation library for Python applications

Langue inconnue
Mis à jour 21 mars 2026

llm-d-kv-cache-manager-public

1

Distributed KV cache coordinator

Langue inconnue
Mis à jour 21 mars 2026

gateway-api-inference-extension-public

1

Gateway API Inference Extension

Langue inconnue
Mis à jour 21 mars 2026

llm-d-inference-scheduler-public

1

Inference scheduler for llm-d

Langue inconnue
Mis à jour 21 mars 2026

Questions fréquemment posées

Que construit mistralai sur GitHub ?

Mistralai développe plusieurs projets, tels que des bibliothèques d'inférence et des agents de codage. Les dépôts principaux incluent des outils pour le traitement des modèles Mistral et des clients pour différentes plateformes.

Quels langages de programmation utilise mistralai ?

Mistralai utilise principalement Python, Jupyter Notebook, JavaScript, MDX, TypeScript et Jinja. Ces langages soutiennent le développement de leurs bibliothèques et outils variés sur GitHub.

Les dépôts de mistralai sont-ils publics ?

Oui, tous les dépôts de Mistral AI sur GitHub sont publics. Cela permet à la communauté d'accéder à leurs projets et de contribuer aux développements autour des modèles et des outils Mistral.

Cette exposition est-elle intentionnelle ?

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