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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。

finn - 高效量化神经网络加速器框架,助力FPGA上的AI推理
FINNFPGAGithub开源项目数据流架构深度学习推理量化神经网络
FINN是一个开源实验框架,专注于FPGA上的量化神经网络推理。它为每个网络生成定制的数据流式架构,实现高效、高吞吐量和低延迟的FPGA加速器。FINN提供跨软硬件抽象层的灵活性,支持深度神经网络研究,并通过Docker提供编译器环境和丰富的文档资源。
FSL-Mate - 少样本学习资源平台,推动FSL研究发展
FSL-MateFewShotPapersGithubPaddleFSLPython库少样本学习开源项目
FSL-Mate提供少样本学习的全面资源,包括FewShotPapers论文列表和PaddlePaddle基础的FSL库PaddleFSL。FSL-Mate项目持续更新,致力于简化少样本学习。最新更新涵盖了ICLR 2024、AAAI 2023、EMNLP 2023,以及ICCV和NeurIPS 2023的相关论文。
omnisafe - 安全强化学习框架加速AI系统安全研究
GithubOmniSafeSafeRL安全强化学习开源项目强化学习算法框架
OmniSafe是一个用于安全强化学习(SafeRL)研究的开源框架。它提供了全面的SafeRL算法基准测试和模块化工具包。该框架采用高度模块化设计,支持高性能并行计算,并提供开箱即用的工具。OmniSafe实现了多种类型的SafeRL算法,包括基于策略、无模型和基于模型等。通过丰富的教程和API,框架适合不同水平的研究人员使用。OmniSafe致力于推动SafeRL领域的发展,为AI系统安全性研究提供重要支持。
OpenHuFu - 开源数据联邦系统实现安全高效查询处理
GithubOpenHuFu多方安全计算安全查询开源项目数据联邦系统空间数据
OpenHuFu是一个开源数据联邦系统,旨在解决数据孤岛问题,实现跨数据所有者的安全高效查询处理。系统采用安全多方计算技术,包括秘密共享、混淆电路和不经意传输,为研究人员提供灵活平台,用于快速实现和评估联邦查询处理算法。OpenHuFu支持关系查询和空间查询等多种类型,并提供通信成本和运行时间等评估指标。该系统为数据联邦和联邦学习研究提供了重要工具。
MFTCoder - 优化代码大模型性能的多任务微调框架
CodeFuseGithubHumanEvalMFTCoder代码大语言模型多任务微调开源项目
MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件,并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库
GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉
fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式,支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式,实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程,提升AI应用效率。作为行业标准,ONNX促进AI生态系统发展,为开发者和企业带来更多可能性。
Prophecis - 多租户机器学习平台
GithubMLFlowProphecisWeBank人工智能开源项目机器学习平台
Prophecis是由微众银行开发的多租户机器学习平台,集成了多种开源框架,包括TensorFlow、Python和XGBoost,提供生产环境的全栈容器部署和管理服务。平台覆盖了从数据上传、预处理到模型部署的完整流程,支持一键部署为RESTful API或RPC接口。Prophecis还提供企业级应用发布、监控、服务管理和日志查询工具,满足企业在机器学习生产环境中的所有需求。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台,支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持,可按需分配和隔离计算资源,适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能,为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能,可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离,确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成,为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
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