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用于大规模输出空间的高效机器学习框架

PECOS是一个专注于解决大规模输出空间问题的机器学习框架。它主要应用于极端多标签排序和大规模检索等任务,能在数百万候选项中快速识别和排序相关输出。该框架集成了X-Linear、XR-Transformer等算法和HNSW近似最近邻搜索技术,支持实时推理和海量数据处理。PECOS的设计灵活,可适应多种应用场景,为大规模机器学习任务提供了高效解决方案。

cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能,为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架
GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理
cognee是一个先进的开源框架,旨在通过图形、LLMs和向量检索功能,为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进,兼容多种本地配置和存储方案,从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。
HugeCTR - GPU加速的大规模深度学习推荐系统框架
GPU加速GithubHugeCTR嵌入开源项目推荐系统深度学习
HugeCTR是专为大规模深度学习模型设计的GPU加速推荐系统框架,支持高效训练和推理。框架在MLPerf等基准测试中性能卓越,提供直观的API接口,并具备大规模嵌入等核心功能。HugeCTR实现了模型并行训练、混合精度计算、嵌入缓存等先进特性,可高效部署超大规模嵌入的推荐模型。
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型,能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色,展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数,体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引,可实现快速精准的文档检索。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
palico-ai - LLM应用开发的全栈框架 专注性能提升与快速迭代
GithubLLM应用Palico AI实验框架开源项目性能优化部署管理
Palico AI是一个为LLM应用开发设计的全栈框架,它标准化了构建、实验和部署流程。该框架支持模块化构建、精确实验和灵活部署,提供SDK和管理界面,简化开发流程并提高应用性能。Palico AI致力于帮助开发者克服LLM应用在准确性、延迟和成本方面的挑战,实现快速迭代和性能优化。
pegasus - 大规模科学工作流自动化管理系统
GithubPegasus WMS分布式计算工作流管理系统开源项目数据管理科学计算
Pegasus是一个专为科学计算设计的工作流管理系统。该系统能在多种计算基础设施上自动映射和执行复杂工作流,包括个人电脑、校园集群、超级计算机、网格以及云平台。Pegasus具备高可扩展性、可靠性和出色的数据管理能力,可处理包含高达100万个任务的工作流,同时管理数十TB的数据。系统为研究人员提供抽象的工作流描述接口,使其无需关注底层执行环境细节。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现
GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示
基于SPLADE++的文档检索模型优化实现,通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础,在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能,适合工业级搜索应用部署。
puck - 高效近似最近邻搜索库 专注大规模数据集性能
ANN搜索GithubPuck内存优化向量索引开源项目高性能
Puck是一个高效的C++近似最近邻(ANN)搜索库,其名称来源于莎士比亚作品中的精灵角色。该项目包含Puck和Tinker两种算法,在多个1B数据集上表现出色。Puck采用两层倒排索引架构和多级量化,可在有限内存下实现高召回率和低延迟,适用于大规模数据集。Tinker则针对较小数据集优化,性能超过Nmslib。该库支持余弦相似度、L2和IP距离计算,并提供Python接口,方便开发者集成使用。
opencompass - 开源大型语言模型评估平台
CompassHubCompassKitCompassRankGithubOpenCompass大模型评估开源项目
OpenCompass 2.0集成CompassKit、CompassHub和CompassRank三大关键组件,致力于实现大型语言模型评估的全面性、开放性和可复现性。平台特色包括全面的模型和数据集支持、高效的分布式评估系统、多样化的评估方法以及高度可扩展的模块化结构。
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