NVTabular

GPU加速的大规模表格数据特征工程库

NVTabular GPU加速特征工程数据预处理推荐系统 Github 开源项目

NVTabular是NVIDIA Merlin框架的组件，用于处理TB级数据集和训练深度学习推荐系统。该库利用GPU加速计算，提供高级抽象以简化代码。它可处理超出内存限制的大规模数据集，使数据科学家专注于数据操作，快速准备实验数据，并加速生产模型的数据转换过程。

Merlin - GPU加速推荐系统解决方案助力大规模数据处理与模型训练

GPU加速GithubNVIDIA Merlin开源项目推荐系统深度学习特征工程

Merlin是NVIDIA开发的开源库，为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR，支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据，通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架，便于构建和优化推荐模型。

HierarchicalKV - 分层键值存储技术助力大规模推荐系统优化

GPU存储GithubHierarchicalKVNVIDIA Merlin开源项目推荐系统键值存储

HierarchicalKV是NVIDIA Merlin项目的组成部分，为推荐系统提供分层键值存储功能。该库可在GPU高带宽内存和主机内存中存储特征嵌入，支持大规模推荐模型训练。通过绕过CPU和实现表大小约束策略，HierarchicalKV提升了性能和内存利用率。这使得NVIDIA GPU更适合训练大型搜索、推荐和广告模型，简化了复杂推荐模型的构建、评估和部署过程。

dataloader - 适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器

GPU优化GithubMerlin DataloaderPyTorchTensorFlow开源项目推荐系统

Merlin Dataloader 提供适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器，大幅提升推荐模型的训练速度。优势包括速度提升超10倍、支持大于内存的数据集、每个周期的数据随机化及分布式训练。这些特点使其成为高效训练推荐模型的理想工具。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准

Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据

TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。

heavydb - 开源关系型列式数据库引擎支持CPU和GPU高性能计算

GPU加速GithubHeavyDBSQL大数据处理开源项目数据库引擎

HeavyDB是一款开源的SQL关系型列式数据库引擎，利用CPU和GPU的并行计算能力，可在毫秒级查询数十亿行数据，无需索引或预处理。支持混合CPU/GPU及纯CPU系统，采用多级缓存和即时查询编译技术优化性能。适用于大规模数据分析场景，提供高效的查询处理能力。

models - 推荐系统深度学习模型库

GPU加速GithubMerlin ModelsTensorFlow开源项目推荐系统深度学习

Tabula - 无代码数据分析和可视化平台

AIAI工具Tabula商业智能数据分析自动化

Tabula是一个数据聚合、转换和可视化平台,适用于企业和数据团队。平台采用拖拽式界面,无需编码即可执行复杂数据操作,支持450多种数据源集成。它简化数据管理流程,提供实时分析和报告功能,帮助从各类数据中获取业务洞察。Tabula适用于营销、客户成功、财务等多个领域,使非技术人员也能进行数据分析。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据

Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文，涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章，为研究人员提供全面的参考资源，助力快速了解该领域的最新进展。

Tabular-data-generation - 开源表格数据生成工具库支持多种生成模型

GANGithub开源项目数据增强时间序列生成机器学习表格数据生成

Tabular-data-generation是一个开源的表格数据生成工具库,集成了GAN、TimeGAN、扩散模型和大语言模型等多种生成技术。通过简洁的API,研究人员可方便地生成高质量合成数据,应用于数据增强和隐私保护等领域。项目提供了完整的使用文档、实验设计和结果分析,为表格数据生成研究提供了有价值的参考资源。

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