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pennylane

跨平台量子计算与机器学习Python库

PennyLane是一个跨平台的Python库,专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架,支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端,提供自动微分功能,并包括量子模拟器和优化工具,便于快速原型设计。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-KV - FP8量化策略提升模型计算效率
FP8GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-8B-InstructQuark开源项目模型部署量化策略
项目利用Quark工具对模型的线性层进行FP8量化,实现更高效的部署和轻微的推理性能提升。使用Pile数据集进行校准,提高模型性能。支持单GPU和多GPU环境,便于在vLLM兼容后端进行高效部署,Perplexity指标略有提升。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
torchdyn - PyTorch数值深度学习库,支持微分方程和数值方法
GithubPyTorchTorchdyn开源项目微分方程数值方法深度学习
Torchdyn是一个专注于数值深度学习的PyTorch库,涵盖微分方程、积分变换和数值方法。它提供便捷的工具和层,用于构建神经微分方程和复合模型,并支持GPU加速和多种数值方法。该库与PyTorch和pytorch-lightning高度集成,使得用户能够快速上手,推进研究和应用。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库,简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施,与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端,SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行,支持Fortran、C、C++和Python等多种语言,无需MPI即可实现运行时数据交换。
PhiFlow - 注重物理模拟与机器学习的开源仿真工具
GPU执行GithubPhiFlowPython开源项目机器学习模拟工具包
PhiFlow 是一款开源仿真工具包,专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写,与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成,利用这些框架的自动微分功能,简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作,通过联网操作支持实时可视化和交互控制,并支持 GPU 执行,为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。
awesome-quant - 量化金融领域顶级开源库和资源汇总
GithubPython交易回测开源项目量化金融金融工具
该项目汇总了量化金融领域的顶级开源库和资源,涵盖Python、R、Matlab等多种编程语言。内容包括数值计算、金融工具定价、交易和回测等方面的工具。量化分析师、算法交易者和金融工程师可以在此快速找到所需资源,提升开发效率。
pyEPR - 自动化约瑟夫森量子电路设计与分析框架
GithubHFSSpyEPR开源框架开源项目约瑟夫森电路量子电路设计
pyEPR是一个开源的Python模块,用于自动化约瑟夫森量子电路的设计和分析。该框架基于能量参与比(EPR)方法,可快速分析复杂超导量子电路。pyEPR集成了HFSS等电磁仿真软件,自动执行本征模分析和哈密顿量计算,简化了量子比特和谐振腔的设计流程。目前已被耶鲁大学、IBM等多家量子计算机构采用。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库,支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法,包括权重量化、整数量化和浮点数量化,旨在优化模型性能以适应不同平台,如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南,帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
nanodl - 设计与训练变压器模型的Jax库
GithubJaxNanoDLtransformer模型分布式训练开源项目深度学习
这是一个基于Jax的库,旨在简化变压器模型的开发和训练,特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper,涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层,包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制,支持多GPU/TPU的数据并行训练,简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型,帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题,如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端,包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle,提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块,适用于科研和工业应用。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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