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CGraph

基于C++的高效DAG调度框架

CGraph图流程执行框架C++跨平台无依赖并发执行Github开源项目

CGraph是一个纯C++实现的跨平台DAG(有向无环图)执行框架,无第三方依赖。框架支持自定义算子构建和灵活的运行调度,包括依赖、并行和聚合等。CGraph提供流水线、节点、组、参数和切面等功能模块,以及多种工具和插件,可提高开发效率。该框架兼容MacOS、Linux和Windows等主流操作系统及IDE。

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介绍相关项目
incubator-graphar - 标准化的图数据存储和检索文件格式
GithubGraphAr图数据存储属性图开源标准开源项目数据格式
GraphAr是一个开源项目，为图数据提供标准化的存储和检索格式。该项目包含系统无关的数据格式和配套库，支持属性图存储，采用元数据和分块方式管理数据。GraphAr可用于图数据的导入导出、持久化存储，以及作为图处理应用的直接数据源，有助于简化多样化系统间的数据交互。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。
nebula - 开源分布式图数据库系统
GithubNebulaGraph分布式系统图数据库大规模数据处理开源项目数据存储
NebulaGraph是一个开源分布式图数据库系统，专为处理大规模图数据而设计。它采用存储计算分离架构，支持水平扩展，通过RAFT协议确保数据一致性。系统提供兼容OpenCypher的查询语言，可用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。NebulaGraph具有毫秒级查询性能、灵活的扩展性和强大的图分析功能，能够满足企业在图数据管理和分析方面的需求。
DataFrame - 高效C++数据分析库，支持多种统计和多线程功能
C++DataFrameGithub多线程开源项目数据分析算法
DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。
OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究
GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习
OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。
airflow - 可编程的工作流自动化平台
Apache AirflowDAGGithubPython工作流开源项目调度
Apache Airflow是一个开源的工作流自动化平台,支持以Python代码定义工作流。它采用有向无环图(DAG)结构组织任务,提供了可视化界面和命令行工具来管理和监控工作流。Airflow具有动态生成管道、灵活扩展和处理复杂依赖关系的能力,适用于各类数据处理和批处理任务。该平台简化了工作流的版本控制、测试和协作,特别适合处理相对稳定的长期运行工作流。
DIG - 图深度学习的综合平台，支持高级图生成、自监督学习和三维图研究
DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目
DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标，支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级，推荐使用。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
graphsignal-python - Graphsignal为AI应用提供全面观测与性能优化
AI观测GithubGraphsignal应用监控开源项目性能分析错误追踪
Graphsignal是一个面向AI代理和LLM应用的观测平台，提供AI上下文追踪、交互评分、延迟分析、成本监控和异常检测等功能。该平台支持OpenAI和LangChain等主流框架，性能开销低，可帮助开发者轻松监控和分析AI应用，提升整体运行效果。通过Graphsignal，开发团队能够更好地了解AI应用的运行状况，及时发现并解决潜在问题。该平台采用自动化集成方式，便于开发者快速部署，实现AI应用的实时监控和性能优化。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
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