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pyHGT

大规模异构和动态图的图神经网络解决方案

Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构,设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单,只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。

ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
HAT - 激活更多像素的图像超分辨率转换器
GithubHATTransformer图像超分辨率开源项目深度学习计算机视觉
HAT是一个开源的图像超分辨率项目,采用混合注意力转换器架构。它在Set5、Urban100等数据集上达到了最先进水平,参数量为20.8M。HAT还提供了小型模型版本和用于真实世界超分辨率的GAN模型,能够处理各种图像重建任务。
Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库
GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫
ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程,适用于网站和本地文件,如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息,ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装,支持多种自定义配置,适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。
grape - 高性能图处理和节点嵌入库
GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入
GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。
tab-transformer-pytorch - 表格数据处理的注意力网络新突破
FT TransformerGithubPytorchTab Transformer亚马逊AI开源项目表格数据
Tab Transformer项目在Pytorch中实现了表格数据的注意力网络,性能接近GBDT。亚马逊最新研究称在实际表格数据集上使用注意力机制超越了GBDT。项目提供详细安装和使用说明,并包含改进的FT Transformer模型以供比较。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库,专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron,并结合了DeepSpeed技术,提供前沿的架构创新和优化,支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室,支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术,以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
kan-gpt - 语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现
GithubKAN-GPTKolmogorov-Arnold网络PyTorch开源项目生成预训练变换器语言模型
KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器,用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集,体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破,进一步提升AI语言技术。
gflownet - 基于图神经网络的离散对象生成框架
GFlowNetGithub图生成开源项目机器学习神经网络组合优化
gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架,专注于离散和组合对象的生成,尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络,支持多种GFN算法,提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码,可用于分子设计等任务,是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
pygraft - 开源Python库,生成自定义模式和知识图谱
GithubPyGraft合成模式开源库开源项目知识图谱生成语义网
PyGraft是一个开源Python库,用于生成合成但真实的模式和知识图谱(KGs)。该工具支持灵活配置生成过程,可单独或同时生成模式和KG。PyGraft采用RDFS和OWL构造,确保逻辑一致性,适用于数据敏感或难以获取的研究领域。它提供多种可调参数,并使用DL推理器保证一致性。研究人员可以利用PyGraft根据简单规格快速生成所需的模式和KGs。
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