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ktrain

轻量级的深度学习和AI工具包

ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装,帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据,支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员,都能借助其简单的 API 和多种学习率策略,快速实现高效模型部署,支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。

ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架,通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块,提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化,KTransformers集成Llamafile和Marlin内核,为LLM推理优化实验提供灵活平台。
tflearn - 深度学习库,简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库,基于TensorFlow构建,提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型,兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
trankit - 轻量级的多语言自然语言处理Python工具包,支持多个语言的预训练模型
GithubNLP工具PythonTrankitTransformer多语言开源项目
Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包,支持多语言自然语言处理,包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式,多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异,超过Stanza等主流工具包,并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用,还可定制流水线。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库,提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3,支持 GPU 和 TPU 的微调,并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架,安装方便,立即体验强大 NLP 功能。
autotrain-advanced - 机器学习模型的训练与部署的无代码训练
AutoTrainColabGithubHugging Face开源项目机器学习部署
AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案,只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目,关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用,只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行,也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本,推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
autokeras - 机器学习自动化工具,简化图像分类任务
AutoKerasAutoMLGithubPython开源项目机器学习深度学习
AutoKeras是由德州农工大学DATA实验室开发的开源项目,旨在简化机器学习流程。通过Keras的AutoML系统,用户能够轻松完成图像分类等任务。支持Python 3.7及以上版本和TensorFlow 2.8.0及以上版本,安装方便,只需使用pip命令。提供详细的官方教程和相关书籍资源,社区鼓励贡献和参与。
nitrain - 医学图像采样与增强的跨平台Python库
AI框架GithubNitrainPython医学影像开源项目深度学习
Nitrain是一个高层次的Python库,用于简化医学图像采样和增强,支持多个框架(如Torch、TensorFlow、Keras)。该项目旨在简化医疗成像AI模型的训练过程,通过详细教程和文档,用户可以迅速上手并进行模型的训练和可视化。Nitrain提供合理的默认设置,使得模型训练变得更加简单,并且支持多个依赖包如ANTS。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题,教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战,确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者,帮助你提升个人和职业技能。
nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络
NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法,提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化,高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程,而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时,能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
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