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QDax

高效加速质量多样性算法的开源框架

QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。

quacc - 多功能的计算材料科学和量子化学平台
Atomic Simulation EnvironmentGithubquacc工作流管理开源项目计算材料科学量子化学
quacc(Quantum Accelerator)是一个计算材料科学和量子化学平台,专为大数据时代设计。该平台提供预制工作流程,支持本地、HPC和云端运行,通过统一接口兼容多种工作流管理方案。quacc基于原子模拟环境和Materials Project基础设施,整合社区资源。由普林斯顿大学Rosen研究组维护,quacc为研究者提供多功能、高效的计算工具。
optax - JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架
GithubJAXOptax优化器开源项目梯度处理深度学习
Optax是JAX生态系统中的梯度处理和优化框架。它提供了经过严格测试的高效核心组件,支持研究人员灵活组合低级模块以构建自定义优化器。该库强调模块化设计,重视代码可读性和结构化,便于匹配标准优化方程。Optax实现了多种主流优化算法和损失函数,为机器学习研究和快速原型开发提供了有力支持。
qkeras - Keras 的量化扩展工具,通过替换部分 Keras 层,能够快速创建量化版深度学习模型
GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化
QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具,通过替换部分 Keras 层,能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则,包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算,AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面,适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库,适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择(如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器)、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法,并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
jumanji - JAX驱动的多样化强化学习环境套件 加速研究与应用
GithubJAXJumanji开源项目强化学习环境套件
Jumanji是一个基于JAX的强化学习环境套件,提供22个可扩展环境。通过硬件加速,它支持快速迭代和大规模实验。简洁API、丰富环境、主流框架兼容性和示例代码使强化学习研究更易开展,同时促进研究成果向工业应用转化。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
Mava - 基于JAX的高效多智能体强化学习框架
GithubJAXMava分布式计算多智能体强化学习开源项目环境包装器
Mava是基于JAX的分布式多智能体强化学习框架,提供精简代码实现和快速迭代工具。它集成了MARL算法、环境封装、教学资源和评估方法,充分利用JAX并行计算优势,在多个环境中实现卓越性能和训练速度。Mava设计简洁易懂,便于扩展,适合MARL研究人员和实践者使用。
Qbot - 自动化AI量化投资平台,一体化交易策略与数据处理
AI策略GithubQbot实盘交易开源项目热门自动化交易量化投研平台
Qbot,一个自动化的AI量化投资平台,集成了完整的交易生态系统,包括数据获取、策略开发、回测系统和实盘交易。专注于机器学习和强化学习技术,支持多种资产类别交易,提供高效的策略验证和实盘执行功能。Qbot平台支持包括股票、基金、期货及虚拟货币等多种交易对象,帮助用户高效实现从策略研究到交易执行的全流程自动化,适合需要进行量化投资研究和实盘操作的个人或机构使用。
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