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FedScale

可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台

FedScale是一个可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台,提供高级API用于实现FL算法,并在多种硬件和软件环境中进行大规模部署和评估。FedScale包括大规模的FL基准测试,涵盖图像分类、对象检测、语言建模和语音识别等任务,同时提供数据集真实模拟FL训练环境。用户可以通过简单的安装流程在Linux和MacOS上快速部署,并利用丰富的教程和数据集开展实验。

flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
LibFewShot - 优化少样本学习研究的开源项目
GithubLibFewShotMeta学习方法少样本学习度量学习方法开源项目非情景方法
LibFewShot是一款面向少样本学习研究的开源项目,支持多种经典和元学习方法。项目提供快速安装指南和详细教程,支持的数据集包括Caltech-UCSD Birds、Stanford Cars等,并提供下载多种预训练模型和配置文件。LibFewShot还鼓励代码贡献,遵循PEP 8编码风格。项目采用MIT许可证,仅限学术研究使用。
foundation-model-benchmarking-tool - AWS基础模型基准测试工具
AWSFMBenchGithub基础模型开源项目性能基准测试生成式AI
FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。
flink-ml - Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库
APIApache FlinkFlink MLGithub开源项目机器学习流处理
Flink ML是Apache Flink旗下的开源机器学习库,旨在简化ML流水线的构建过程。它提供标准化的机器学习API和基础设施,支持算法实现、训练和推理流水线的构建。该库提供Python和Java接口,具备快速入门指南、项目构建工具和性能基准测试功能。Flink ML作为社区驱动的项目,欢迎开发者参与贡献。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台,支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持,可按需分配和隔离计算资源,适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能,为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能,可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离,确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成,为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台
FinRL-MetaGithub市场环境开源开源项目数据驱动金融强化学习
FinRL-Meta构建了多元化的金融市场模拟环境,提供数据驱动的金融强化学习基准测试,支持多场景与插件式运作。其完善的‘训练-测试-交易’流水线桥接了模拟与现实间的差距,增强了模型的实用性和效率。从数据操作到策略评估,FinRL-Meta为金融科技研究提供了一流的支持和灵活的工作流程。
FastChat - 大语言模型聊天机器人开源训练与部署平台
APIFastChatGithub大语言模型开源平台开源项目聊天机器人
FastChat是一个用于训练、部署和评估基于大语言模型聊天机器人的开源平台。该平台提供先进模型的训练评估代码和分布式多模型服务系统,包含Web界面和OpenAI兼容的RESTful API。FastChat支持Vicuna、LongChat等多种语言模型,提供命令行和Web图形界面。此外,它还具备多GPU并行、CPU推理和模型量化等功能,可适配不同硬件平台。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
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