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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。

client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库,支持浏览器和服务器端
Githubclient-vector-search余弦相似度嵌入技术开源项目搜索库索引创建
client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库,支持嵌入、搜索和缓存操作,适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入,计算嵌入间的余弦相似度,支持客户端索引创建和搜索,并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB,它具有更快的性能和更高的效率,特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进,并计划引入HNSW索引等新功能。
fastc - 轻量级文本分类工具 适用于内存受限环境
Githubfastc嵌入模型开源项目文本分类机器学习自然语言处理
fastc是一款为CPU环境优化的文本分类工具,专为内存受限场景设计。它采用高效蒸馏模型生成嵌入,结合逻辑回归或最近质心方法实现快速分类。该工具支持多分类器并行执行,具备模型训练、保存、加载和发布功能,并提供推理服务器部署选项。fastc为开发者提供了一个全面且高效的文本分类解决方案。
DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练,提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化,包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能,为大规模推荐模型提供全面解决方案。
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
DeepSeek-Coder - 支持多种编程语言的高性能开源代码模型
AI编程助手DeepSeek CoderGithub代码生成开源项目性能评估模型训练
DeepSeek-Coder是一系列基于2T代码和自然语言数据训练的代码语言模型。提供1B至33B不同规模版本,支持项目级代码补全和插入。该模型在多种编程语言和基准测试中表现出色,支持87种编程语言,并在HumanEval、MBPP等评测中优于现有开源模型。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架,适用于数十亿到数万亿参数的模型(如大型语言模型)。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争,并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程,提供了多样且强大的开发工具。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库,简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施,与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端,SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行,支持Fortran、C、C++和Python等多种语言,无需MPI即可实现运行时数据交换。
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