Ensemble-Pytorch

PyTorch集成学习框架助力模型优化

Ensemble-PyTorch 深度学习模型集成 pytorch 机器学习 Github 开源项目

Ensemble-Pytorch是一个为PyTorch设计的集成学习框架，旨在提高深度学习模型的性能和鲁棒性。该框架支持多种集成策略，如Fusion、Voting、Bagging和Gradient Boosting，适用于分类和回归任务。作为PyTorch生态系统的一部分，Ensemble-Pytorch提供简洁的API和详细文档，便于研究人员和开发者实现和优化集成模型。

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介绍相关项目

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

fc_4 - PyTorchModelHubMixin模型集成与应用简析

GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin开源项目文档模型集成

该项目通过PyTorchModelHubMixin实现模型推送至Hub，简化了模型管理。项目结合PyTorch特性，提高了模型部署效率和共享能力。用户可在多种环境下便捷管理和访问模型。文档更新即将发布，以帮助用户掌握细节。项目支持模型优化与共享，助力充分利用PyTorch资源。

lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

serve - 提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术

GithubPyTorchTorchServe大规模模型安全性开源项目模型服务

TorchServe是一款高效灵活的平台，用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制，有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外，该平台还支持在不同环境（包括本地、云服务及各类硬件）中快速部署模型。

pytorch-cpp - C++ 实现的 PyTorch 教程，为深度学习研究者提供从基础到高级的全面指南

C++GithubLibTorchPyTorch开源项目教程深度学习

本项目提供了 C++ 版本的 PyTorch 教程，适用于从基础到高级的深度学习研究者，涵盖线性回归、卷积神经网络和生成对抗网络等内容。支持 macOS、Linux 和 Windows 的多平台编译和运行，项目要求包括 C++-17 兼容编译器、CMake 和合适版本的 LibTorch。含有全面的构建与运行指南，以及交互式教程和 Docker 支持。

torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架

GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目

torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。

torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成

GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目

Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持，并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径，该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言，简化硬件供应商的开发过程。此外，还提供了预构建快照，便于安装和使用，并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分，正在持续发展，且拥有广泛的社区支持和交流渠道。

training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型

GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习

OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。

fairscale - 强化PyTorch大规模深度学习训练的开源库

FairScaleGithubPyTorch分布式训练大规模模型开源项目高性能计算

FairScale是一个开源的PyTorch扩展库，旨在提升大规模深度学习模型的训练效率。它不仅增强了PyTorch的基础功能，还引入了先进的模型扩展技术。通过提供模块化组件和简洁的API，FairScale使研究人员能够更轻松地实现分布式训练，有效应对资源受限情况下的模型扩展挑战。该库在设计时特别强调了易用性、模块化和性能优化，并支持全面分片数据并行(FSDP)等多种先进扩展技术。

相关项目

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