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Hypernets

自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术

Hypernets作为一个通用AutoML框架,能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架,还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法,并引入抽象搜索空间表示,满足超参数优化和神经架构搜索的需求,从而适应各类自动机器学习场景。

tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
AI/ML应用GithubTensorHouse企业解决方案开源项目强化学习深度学习
为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包,包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷,帮助快速评估项目准备度,进行数据分析和构建模型原型,适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库,由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口,可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务,在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
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。
beauty-net - 简洁灵活的PyTorch深度学习模板
GithubPyTorch对象导向开源项目模板美观高质量代码
BeautyNet是一个为PyTorch设计的简洁、灵活且可扩展的模板。该项目采用面向对象编程,代码质量高,结构清晰。BeautyNet提供简单的安装和运行步骤,便于快速上手和模型训练。这个模板旨在简化深度学习项目的开发流程,为研究人员和开发者提供高效的工作框架。
neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库
GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型
NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型,提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量,并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测,包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现,并与 Ray 和 Optuna 集成,适用于多种应用场景。
HoneyHive - AI应用评估测试和可观测性的综合解决方案
AI工具AI应用OpenTelemetry提示管理监控分析评估测试
HoneyHive为GenAI应用开发团队提供全面的AI评估和可观测性解决方案。平台集成了AI应用追踪、评估、监控和提示管理等功能,支持多种AI模型和框架。开发团队可在统一的LLMOps环境中协作,进行应用性能测试、评估,监控和调试LLM生产故障,以及管理提示。HoneyHive旨在帮助团队更高效地构建可靠的AI产品。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架,兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口,内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验,自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式,确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果,帮助选择最佳解决方案,专注于强化学习的关键研究,如算法、策略、记忆和参数调优。
machinelearning - 跨平台开源框架,简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据,并进行数据转换,具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景,并兼容TensorFlow和ONNX模型,扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统,以及ARM64和Apple M1处理器架构。
HyperLPR - 高性能跨平台车牌识别框架
GithubHyperLPR3开源项目快速部署跨平台车牌识别高性能
HyperLPR3是一个高性能车牌识别框架,支持Python、Windows、Mac、Linux和树莓派等平台。其识别速度快,准确率高,适用于多种场景。项目提供详细的安装、测试指南和多种API接口,方便开发者快速集成和使用。
helix - 私有部署人工智能平台
AI平台GPUGenAIGithubHelixML开源项目私有部署
Helix是一款为企业提供的私有部署人工智能平台,允许自主控制数据安全并本地部署AI技术。平台支持简便的模型微调,实现拖放操作即可完成,适合处理语言和图像模型等任务。Helix通过优化GPU内存和响应时间的权衡,为企业提供高效、可扩展的AI解决方案,特别适用于需要保持数据隐私和数据安全的场合。Helix助力企业轻松引入开源AI的顶尖技术,开启私有人工智能的应用实践。
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