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推荐系统深度学习模型库

Merlin Models推荐系统深度学习TensorFlowGPU加速Github开源项目

Merlin Models是专为推荐系统设计的深度学习库，提供从经典机器学习到前沿深度学习的多种高质量模型实现。该库简化了模型训练和部署流程，内置行业最佳实践，并支持GPU加速。Merlin Models主要提供TensorFlow API，包含矩阵分解、双塔模型等经典和最新推荐模型架构。此外，它还提供可重用的构建块，便于自定义模型，并与Merlin平台其他组件无缝集成，支持构建完整的推荐系统流程。

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介绍相关项目
QRec - 跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型
GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统
QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架，集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口，支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台，包括Windows、Linux和Mac OS，基于Numpy和Tensorflow，运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展，同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型，如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。
marlin - 专为LLM推理设计的FP16xINT4优化内核
CUDAFP16xINT4GithubMarlinNVIDIA GPU开源项目高效推理
Marlin是一款专为LLM推理设计的FP16xINT4优化内核，可实现接近4倍的速度提升，并支持16-32个token的batchsize。通过高效利用GPU资源，如全局内存、L2缓存、共享内存和张量核心，Marlin克服了现代GPU的FLOP和字节比率挑战。多种优化技术包括异步权重加载和双缓冲共享内存加载，确保性能最大化。该项目适用于CUDA 11.8及以上版本，支持NVIDIA Ampere或Ada架构的GPU，并与torch 2.0.0和numpy兼容。在各种基准测试中，Marlin展示了卓越的性能，尤其在持久计算和大batchsize处理方面表现出色。
modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库，可在本地文件系统或多种云存储（如AWS、GCP、Azure）中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器，支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载，也可用作命令行工具。支持多个机器学习库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
AliceMind - 阿里巴巴预训练编码器和解码器模型集合
AliceMindGithub优化技术多模态语言模型大规模预训练模型开源项目模型压缩
此项目涵盖了阿里巴巴机器智能实验室（MinD Lab）开发的多种预训练模型和优化技术。包括首个提升多模态大语言模型mPLUG-Owl2和多模态文档理解模型mPLUG-DocOwl。另有中文视频语言预训练数据集Youku-mPLUG和多模态语言模型mPLUG-Owl的新型训练范式。此外，还包含开放域对话系统ChatPLUG、跨文本、图像和视频的多模态基础模型mPLUG-2等，适用于语言理解、生成、表格理解和跨语言等应用场景。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
cornac - 多模态推荐系统比较框架
CornacGithub多模态开源项目推荐系统机器学习辅助数据
Cornac是一个多模态推荐系统比较框架,支持文本、图像等辅助数据。它便于快速实验和实现新模型,兼容TensorFlow、PyTorch等库。Cornac实现了协同过滤、内容推荐等多种算法,支持高效近似最近邻搜索。框架还提供简单的模型部署方式,有助于构建推荐系统应用。
modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台
API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务
ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
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