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XLB

基于JAX的可微分格子玻尔兹曼方法库

XLB是一款开源的格子玻尔兹曼方法库,基于JAX构建。该库支持2D和3D模拟,具有全可微分特性,能高效解决流体动力学问题。XLB支持多GPU分布式计算,可进行大规模模拟。提供多种边界条件和碰撞核选择,并采用Python接口设计,便于使用和扩展。这些特性使XLB成为物理驱动机器学习研究的有力工具。

xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升
XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库,专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集,解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境,可处理超十亿样本的数据。作为开源项目,XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。
lcm-lora-sdxl - Stable Diffusion XL模型的低步数推理加速适配器
GithubHuggingfaceLCM-LoRASDXL图像生成开源项目模型深度学习生成式AI
lcm-lora-sdxl是为Stable Diffusion XL模型开发的加速适配器,可将推理步骤减少到2-8步。它支持文本生成图像、图像修复和ControlNet等功能,并能与其他LoRA模型结合。项目提供了使用指南和示例代码,适合需要快速AI图像生成的场景。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
boxx - 高效Python工具箱,助力科学计算和计算机视觉调试
Box-XGithubPython工具箱开源项目科学计算计算机视觉
Box-X是一款为Python开发者设计的高效构建与调试工具箱,特别适用于科学计算和计算机视觉。它兼容Linux、macOS和Windows平台,并支持Python 2/3环境(包括CPython、IPython、Spyder和Notebook)。主要功能包括变量打印和传输、矩阵及张量可视化、复杂结构的树状显示以及多进程加速。用户可通过Binder在线互动教程或本地Jupyter Notebook查看详细教程,推荐通过源代码安装以确保版本的及时更新。
seqax - JAX序列建模框架简化小型到中型LLM预训练研究
FSDPGithubJAXLLMseqax开源项目性能优化
seqax是基于JAX的序列建模框架,面向小型到中型LLM预训练研究。它以500行简洁代码实现模型、优化器、多主机FSDP和张量并行分区,具备良好扩展性和性能。seqax注重代码可读性和透明度,使数学计算、内存使用和芯片间通信等关键细节清晰可见,便于理解和修改。
xlstm - 提升语言建模性能的创新循环神经网络架构
GithubPyTorchmLSTMsLSTMxLSTM开源项目语言模型
xLSTM是一种创新的循环神经网络架构,通过指数门控和新型矩阵内存技术,克服了传统LSTM的局限性,显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发,适用于CUDA环境,提供详细的安装指南和使用示例,便于集成到现有项目中。
Fluently-XL-v2 - SDXL图像模型融合艺术写实风格优化解剖结构表现
Fluently XLGithubHuggingface人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练稳定扩散
Fluently XL V2是基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0开发的SDXL图像生成模型,通过显卡训练优化解剖结构表现,结合艺术与写实风格。模型具备对比度控制和自然场景生成能力,采样步数支持20-35步,适配Euler a/Euler采样器,CFG Scale参数范围4-6.5。
PhiFlow - 注重物理模拟与机器学习的开源仿真工具
GPU执行GithubPhiFlowPython开源项目机器学习模拟工具包
PhiFlow 是一款开源仿真工具包,专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写,与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成,利用这些框架的自动微分功能,简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作,通过联网操作支持实时可视化和交互控制,并支持 GPU 执行,为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。
PyxLSTM - 基于xLSTM架构的高效序列建模Python库
GithubLSTMPyxLSTM序列建模开源项目深度学习自然语言处理
PyxLSTM是一个基于xLSTM架构的Python库,为序列建模任务提供高效实现。该库引入指数门控、内存混合和矩阵内存结构,支持sLSTM和mLSTM变体。PyxLSTM提供灵活的模型架构、高级模型定义、训练工具和数据处理功能,适用于语言建模、文本生成等任务。其轻量模块化设计易于集成,并配有详细文档和测试。
DMFF - 革新分子模拟和力场参数化的全可微分子力场
DMFFGithub分子力场参数优化开源项目机器学习自动微分
DMFF是一个基于Jax的Python包,实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化,支持点电荷和多极化模型,适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化,支持GPU加速,为分子系统研究和力场开发提供高效工具。
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