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。

table-transformer-detection - Table Transformer：先进的文档表格检测模型

GithubHuggingfaceTable Transformer图像处理开源项目文档分析模型深度学习表格检测

Table Transformer是一个专门用于文档表格检测的开源模型。它基于DETR架构，在PubTables1M数据集上训练，能够有效地从非结构化文档中识别和定位表格。该模型采用Transformer结构，支持多种文档格式的处理。Table Transformer提供了简洁的API，方便开发者集成表格检测功能。凭借其在准确性和性能方面的优异表现，Table Transformer成为文档分析和信息提取领域的重要工具。

apex - NVIDIA Apex加速PyTorch混合精度与分布式训练

ApexGithubNVIDIAPyTorch分布式训练开源项目混合精度训练

Apex是NVIDIA开发的PyTorch扩展库，专注于优化混合精度和分布式训练。该工具提供自动混合精度、分布式数据并行和同步批量归一化等功能，大幅提高训练效率。Apex还集成了多个CUDA优化扩展，如快速层归一化和融合优化器，进一步增强性能。作为持续更新的开源项目，Apex为PyTorch用户提供了最新的训练加速工具。

LightGBM - 高效梯度提升框架支持大规模数据并行学习

GithubLightGBM决策树开源项目数据分析机器学习梯度提升

LightGBM是一个高效的梯度提升框架，采用树形学习算法。它具有训练速度快、内存消耗低、准确性高的特点，支持并行、分布式和GPU学习，可处理大规模数据。这个开源项目在机器学习竞赛中应用广泛，在公开数据集上的表现优于多个现有框架。LightGBM为用户提供了详细文档和丰富示例，适用于多种机器学习任务。

TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南

GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习

TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展

Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术，用户仅需几步简单配置，便可启动一个配备完整依赖项的开发环境，非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术，应有尽有。

NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台

GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台

Neum AI是一个数据平台，帮助开发者利用检索增强生成（RAG）技术。它从现有数据源提取数据，生成向量嵌入，并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构，处理数十亿数据点，内置数据连接器和实时同步功能，确保数据最新，并支持元数据混合检索，提供全面的RAG解决方案。

mirage - 多层次张量程序超优化器提升DNN性能

CUDAGithubMirage开源项目张量代数深度神经网络超优化器

作为一款先进的张量代数超优化器，Mirage在深度神经网络(DNN)性能优化领域展现出独特优势。通过在GPU计算层次结构中实现多层次联合优化，该工具能够自动发现并生成高效的张量程序。Mirage不仅可以识别和验证复杂的优化策略，还能通过搜索等效程序空间来开发出性能卓越的自定义内核。这一技术在各类DNN应用中表现出色，如LLAMA-3-70B模型中的组查询注意力机制和低秩适配器优化，生成的CUDA内核性能显著优于传统手动优化方法。

polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎

DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能

Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎，提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型，实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术，高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力，支持流式处理超大数据集，在TPC-H基准测试中性能优异。此外，Polars还支持SQL查询和命令行操作，是一款轻量而强大的数据分析工具。

table - 多框架支持的灵活表格和数据网格库

GithubJavaScript框架TanStack TableUI组件前端开发开源项目数据表格

TanStack Table 是一个轻量级的无头UI库，支持React、Solid、Vue等多个框架构建表格和数据网格。它提供排序、过滤、分组等功能，允许开发者自定义样式和标记。该库适用于各类数据展示需求，具有良好的性能和灵活性。

datafusion - 基于Apache Arrow的快速查询引擎支持SQL和DataFrame API

Apache DataFusionArrowGithubRust开源项目数据处理查询引擎

Apache DataFusion是基于Rust和Apache Arrow的查询引擎，提供SQL和DataFrame API。支持CSV、Parquet、JSON和Avro格式，性能优异且可广泛定制。适用于构建特定领域查询引擎、数据库平台和数据管道，便于开发者快速起步并按需定制。其开源特性和活跃社区为项目开发提供了有力支持。

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