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HybridBackend

异构集群上的高性能推荐系统训练框架

HybridBackend是一个为异构集群设计的高性能推荐系统训练框架。它优化了分类数据加载、GPU嵌入层处理和大规模训练通信,提高了wide-and-deep模型的训练效率。该框架兼容现有AI工作流,提供多种安装选项和完善的文档。HybridBackend采用开源Apache 2.0许可证,支持社区贡献。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理
Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架,为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源,如 Facebook、WhatsApp 等社交平台,并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流,简化数据摄取流程,并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件,实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程,还缩短了开发周期,同时增强了基础设施和应用的稳定性。
DeepCTR - 简易模块化深度学习CTR模型库
CTR模型DeepCTRGithubTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库,提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口,适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x,支持多种复杂模型的构建和预测。
roberta-large - 基于HPU的深度学习模型优化配置和训练方案
GithubHuggingfaceOptimum HabanaRoBERTa开源项目模型模型训练深度学习硬件加速
这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架,集成了Hugging Face生态系统,提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署,可用于问答等自然语言处理任务。
catboost - 梯度提升和分类特征支持的机器学习工具
Apache SparkCatBoostGithub决策树开源项目机器学习梯度提升
CatBoost是一种基于决策树的梯度提升算法,具有高准确性和速度优势,能够处理数值和分类特征。它提供快速的GPU训练、直观的可视化工具和与Apache Spark的分布式训练支持,适用于多种应用场景。通过官方文档和教程,用户可以快速上手,并通过参数调优和交叉验证进一步优化模型性能。
daisyRec - 开源推荐系统评估和基准测试框架
GithubPython工具包协同过滤基准测试开源项目推荐系统深度学习
daisyRec是一个支持多维度公平比较的Top-N推荐任务基准测试框架。该开源工具整合了传统和深度学习推荐算法,支持CUDA加速和多个公开数据集。通过提供GUI命令生成器和严格的评估标准,daisyRec致力于推动推荐系统研究的可复现性和公平比较。
LiftIgniter - 机器学习驱动的个性化内容推荐平台
AI工具LiftIgniter个性化推荐数据分析机器学习用户体验
LiftIgniter是一个个性化推荐平台,为网站和应用提供内容和产品推荐。基于机器学习技术,分析用户行为数据,优化转化率和用户体验。适用于媒体、电商等领域,提升页面浏览量和用户参与度。平台注重隐私保护,仅收集一方数据。提供类似大型平台的推荐功能,150毫秒内生成相关推荐,帮助企业提升竞争力。
roberta-base - 适用于HPU的模型优化与推理配置指南
GithubHabana处理器Hugging Face TransformersHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型模型训练问答系统
基于Habana Gaudi处理器的优化指南,旨在简化和加速Transformer与Diffusers模型的HPU加载、训练和推理过程。适合寻求利用HPU提升模型性能的研究人员和开发者。
hydra - 优化性能的OAuth 2.0和OpenID Connect开源服务器
GithubOAuth 2.0OpenID ConnectOry Hydra开源项目授权服务器身份认证
Ory Hydra是一个开源的OAuth 2.0服务器和OpenID Connect提供者,经过OpenID认证。它以低延迟、高吞吐量和低资源消耗为设计目标,通过登录和授权应用对接现有身份系统。Hydra支持多种OAuth2流程,并为开发者提供全面的API文档和工具支持。
litdata - 优化数据处理和流式传输工具 提升AI模型训练效率
GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练
LitData是一个开源的数据处理和优化工具,专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练,支持云端大规模数据流式传输,并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。
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