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tch-rs

Rust语言的PyTorch C++ API接口

tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定,通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装,兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码,包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等,适合不同水平的开发者。

libc - Rust跨平台系统库FFI绑定工具
FFIGithubRustlibc开源项目系统库跨平台
libc是一个Rust crate,提供跨平台系统库的FFI绑定。它为Rust支持的各平台提供与C代码互操作所需的类型定义、常量和函数头。支持多种平台,可选择链接标准库或使用额外特性。最低支持Rust 1.71.0版本,为系统级编程提供便捷接口,适用于底层系统软件开发。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
disruptor-rs - Rust实现的高性能跨线程通信库
DisruptorGithubRust低延迟并发编程开源项目线程通信
disruptor-rs是一个Rust实现的高性能跨线程通信库。支持多种生产者-消费者模式,提供批量事件处理功能。专注低延迟设计,基准测试优于Crossbeam。支持线程亲和性设置和处理器线程命名,适用于对延迟敏感的应用场景。
fusen-rs - Rust实现的高性能微服务框架 支持多协议和跨语言调用
Dubbo3GithubRust-RPC框架SpringCloudfusen-rs开源项目微服务框架
fusen-rs是一个基于Rust开发的高性能微服务框架。它通过Rust宏实现高效的RPC调用,支持HTTP1、HTTP2等多种协议,并兼容Dubbo3和SpringCloud生态。框架可与Java项目进行服务注册发现和互相调用,还提供负载均衡、Aspect环绕通知等自定义组件功能,满足灵活的微服务开发需求。
tnt - PyTorch训练库,简化和优化模型训练过程
GithubPyTorchTNTtorchtnt安装开源项目训练工具
TNT 是一个用于 PyTorch 的训练库,支持 pip 和 conda 安装,并提供 master 版本更新。TNT 简化了 PyTorch 模型训练,提升开发效率。
effective-rust-cn - 35个提升Rust代码质量的实用技巧
GithubRust开源开源项目技术社区编程翻译
这是《Effective Rust》的中文翻译项目,汇集了35个提升Rust代码质量的实用方法。内容涵盖类型系统、错误处理和数据结构等核心主题,深入浅出地讲解Rust编程技巧。项目基于mdBook构建,欢迎开发者参与翻译,共同推动Rust社区发展。
rust-tokenizers - Rust实现的高性能自然语言处理分词器
Githubrust-tokenizers分词器开源项目性能优化自然语言处理语言模型
rust-tokenizers是一个为现代自然语言处理模型设计的分词器库。该项目支持WordPiece、BPE和Unigram等分词算法,适用于BERT、GPT、RoBERTa等Transformer架构。库提供单线程和多线程处理,并具有Python接口,可用于各类NLP项目的文本预处理。
cargo - Rust项目依赖管理和编译的核心工具
CargoGithubRust依赖管理开源项目编译工具
Cargo是Rust生态系统的核心工具,为项目提供依赖管理和编译功能。它自动下载依赖包,精确编译项目,简化开发流程。Cargo支持自定义子命令,具有良好扩展性。作为Rust标准发布的组成部分,Cargo不断优化,持续改进项目管理体验。
femtoGPT - 使用Rust实现的最小GPT模型,支持推理与训练
GPTGithubOpenCLRustfemtoGPT开源项目语言模型
femtoGPT是一个用Rust实现的最小生成预训练转换器,支持在CPU和GPU上进行GPT模型的推理与训练。项目从零开始构建了张量处理逻辑以及训练和推理代码,适合对大语言模型感兴趣并想深入了解其工作原理的用户。使用了随机生成、数据序列化和并行计算库,尽管速度较慢,但能在NVIDIA和AMD显卡上运行。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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