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FATE

开源工业级联邦学习框架

FATE是首个工业级开源联邦学习框架,支持企业在确保数据安全和隐私保护的前提下进行协作。基于同态加密和多方安全计算,FATE提供多种联邦学习算法,涵盖逻辑回归、树模型和深度学习等。作为Linux基金会托管项目,FATE致力于推动联邦AI技术在各行业的应用与发展。

secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
fairscale - 强化PyTorch大规模深度学习训练的开源库
FairScaleGithubPyTorch分布式训练大规模模型开源项目高性能计算
FairScale是一个开源的PyTorch扩展库,旨在提升大规模深度学习模型的训练效率。它不仅增强了PyTorch的基础功能,还引入了先进的模型扩展技术。通过提供模块化组件和简洁的API,FairScale使研究人员能够更轻松地实现分布式训练,有效应对资源受限情况下的模型扩展挑战。该库在设计时特别强调了易用性、模块化和性能优化,并支持全面分片数据并行(FSDP)等多种先进扩展技术。
falcon - 轻量级自动机器学习库 支持一行代码训练模型
AutoMLFalconGithubONNXPython库开源项目机器学习
Falcon是一个轻量级Python库,通过单行代码即可训练生产级机器学习模型。该库提供简单易用的接口,支持多种预设配置,并可扩展集成其他框架。Falcon深度支持ONNX,实现复杂pipelines导出为单一ONNX图,便于跨平台部署。目前主要支持表格分类和回归任务,适合快速构建和集成机器学习项目。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库,专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法,能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用,可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发,提供C++和Python接口,支持CPU和GPU计算,为高维向量处理提供了高效解决方案。
fadtk - 标准化Frechet音频距离计算工具
FADGithub开源项目评估工具音频嵌入音频模型音频距离
fadtk是一个计算Frechet音频距离(FAD)的标准化工具库。它支持多种音频嵌入模型,能高效计算音频嵌入和FAD∞分数。该工具提供预计算统计数据用于基线比较,可计算单曲FAD以识别异常。fadtk主要用于评估生成音乐质量,为音频研究提供了实用灵活的解决方案。
Flyte - 灵活高效的数据和机器学习工作流编排解决方案
AI工具Flyte可扩展性工作流编排数据科学机器学习
Flyte是一个高度可扩展和灵活的工作流编排平台,可无缝整合数据、机器学习和分析工具链。它支持数据科学家和工程师轻松构建和管理生产级工作流,实现从本地开发到大规模部署的流畅过渡。Flyte提供强大的扩展性、数据血缘追踪和缓存机制,能处理从简单ETL到复杂机器学习训练等多样化工作流。该平台致力于简化工作流开发,使用户能专注于核心业务逻辑。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
pai - 兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台
AI平台GithubKubernetesMicrosoftOpenPAI开源项目深度学习
OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台,支持本地、混合和公共云部署,兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验,提供从训练到部署的完整解决方案,适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理,并提供丰富的扩展和定制功能。
adversarial-robustness-toolbox - 机器学习安全与对抗性威胁防护库
Adversarial Robustness ToolboxGithubLinux Foundation AI & Data对抗性威胁开源项目机器学习安全模型防御
Adversarial Robustness Toolbox (ART) 是由 Linux Foundation AI & Data Foundation 托管的 Python 库,为开发者和研究人员提供评估和防护机器学习模型的工具,以抵御规避、投毒、提取和推理等对抗性威胁。ART 支持所有流行的机器学习框架(如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等),适用于各种数据类型(图像、表格、音频、视频等)和任务(分类、目标检测、语音识别等)。持续开发中,欢迎反馈和贡献。
safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架
BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练
Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架,整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型,提供大量人工标注数据,能够训练奖励与成本模型,并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集,旨在增强AI模型的安全性和实用性。
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