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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。

LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱,支持多种优化功能,如自定义优化器训练、LISA算法等,已广泛应用于机器学习领域。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架
GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性
QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。
MathBlackBox - 蒙特卡罗树搜索增强大语言模型数学能力
GithubMCTSrMonte Carlo树搜索大语言模型开源项目数学奥林匹克数学黑盒
MathBlackBox项目采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法提升大语言模型的数学问题解决能力。项目使用VLLM或其他OpenAI兼容方法构建服务器,客户端则基于Hugging Face工具包和OpenAI进行推理。支持GSM8K、OlympiadBench和MATH等多个数学数据集。研究显示,该方法可使LLaMa-3 8B模型在数学奥林匹克解题方面达到接近GPT-4的水平。目前项目处于早期阶段,仍需进一步测试和优化。
dinosaur - 全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心
DinosaurGithubJAX动力核心大气建模开源项目自动微分
Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。
xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库
GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现
XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。
TensorLayerX - 兼容多后端的AI框架,支持深度学习开发
AI框架GithubTensorLayerX多后端开源项目模型部署深度学习
TensorLayerX是一款支持多种后端(如TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle)的AI框架,允许用户在不同硬件上运行代码。该项目由北京大学、鹏城实验室、香港科技大学、帝国理工学院、普林斯顿大学、牛津大学、斯坦福大学、清华大学和爱丁堡大学的研究员维护,具备高度兼容性、丰富的模型库和便捷的部署能力,为深度学习开发者提供支持。
Juggernaut-XL-Lightning - SDXL图像生成技术的速度与质量新突破
GithubHuggingfaceJuggernaut XLRunDiffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练
Juggernaut-XL-Lightning是一款SDXL图像生成模型,结合RunDiffusion技术,平衡了速度和质量。该模型支持多种场景图像生成,包括电影、摄影、景观和建筑等。通过优化的设置,模型能在5-7步内生成高质量图像,提高了创作效率。
FBGEMM - 针对服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库
FBGEMMGithubPyTorch低精度计算开源项目服务器推理矩阵乘法
FBGEMM是一个专注于服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库。它提供小批量的高效低精度矩阵乘法,支持行级量化等技术以最小化精度损失,并通过操作融合解决低精度计算的挑战。作为PyTorch在x86平台上量化算子的后端,FBGEMM为深度学习推理提供了关键支持。
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