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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联邦学习数据集部署模型评估Github开源项目

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。

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介绍相关项目
fugue - 统一的分布式计算框架 支持多种执行引擎
FugueGithubPySparkSQL分布式计算开源项目数据处理
Fugue是一个统一的分布式计算框架，支持在Spark、Dask和Ray等多种执行引擎上运行Python、Pandas和SQL代码。它可以轻松将现有Python和Pandas代码扩展到分布式环境，并通过FugueSQL在不同数据框架上构建端到端工作流。Fugue提供简洁的API和增强的SQL语法，实现了执行引擎的无缝切换，提高了大规模数据处理的效率和灵活性。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架，提供类似PyTorch的API，支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布，兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装，并利用丰富的文档和模型库快速上手，适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
AI-Horde - 企业和公共ML-Ops AI模型的分布式计算平台
AI HordeGithubML-Ops中文分析企业级解决方案公共版本开源项目
AI Horde是一个支持图像和文本生成的企业级ML-Ops众包、分布式推理平台，可无限扩展并实现计算资源的无缝接入与退出。公共版本允许无强GPU家庭用户或企业借助社区资源运用稳定扩散或大型语言模型。企业用户亦可在内部网络中私密部署与扩展，实现快速上线。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准，用于多模态表征学习，覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道，简化数据加载、实验设置和模型评估，确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
selefra - 开源的多云与SaaS策略分析工具
GithubSaaSSelefra多云分析开源开源项目策略即代码
这个开源软件使用政策即代码的方式，支持AWS、GCP、Azure等30多项服务的多云与SaaS环境分析。用户可以通过SQL和YAML编写自定义策略，整合多云配置数据，使用VCS进行版本控制，并通过自动化任务确保合规、安全和成本优化。Selefra还集成了GPT模型，提供安全、成本和架构检查建议，帮助用户更好地管理云资源，提升安全性，降低成本，优化架构。
scalecube-services - 响应式微服务框架助力高性能系统构建
GithubScaleCube分布式系统响应式编程开源项目微服务服务发现
ScaleCube是一款专注于高吞吐量和低延迟的微服务框架，适合构建可扩展的响应式系统。它提供卓越的API网关集成、服务发现和负载均衡功能，并采用SWIM协议实现高效集群管理。ScaleCube的模块化架构支持多种可插拔通信模块，便于灵活部署。通过优化实时流处理和增强容错能力，ScaleCube为分布式微服务环境提供稳定高效的性能支持。
determined - 深度学习平台，支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow，提供分布式训练、超参数调优和资源管理，降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面，用户能够轻松构建和管理模型，支持本地和云端部署，包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手，通过用户指南、社区支持和贡献者指南，确保完整平台功能的利用。
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