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schnetpack

原子级系统深度学习建模工具包

SchNetPack是一个开源的深度学习工具包,用于原子级系统建模。它提供了构建和训练神经网络的基础组件,可预测分子和材料的势能面及量子化学性质。该工具包支持SchNet和PaiNN等先进模型,能够计算偶极矩、极化率等多种属性,并集成了分子动力学模拟功能。SchNetPack简化了新模型的开发和评估流程,为原子级机器学习研究提供了有力支持。

netsaur - Deno生态系统中的轻量级高效神经网络库
DenoGithubNetsaurWebAssembly开源项目机器学习神经网络
Netsaur是Deno生态系统中的一款轻量级高效神经网络库。它提供简洁API用于创建和训练神经网络,支持CPU运行,GPU支持正在开发中。Netsaur无需额外依赖,适用于serverless环境,可快速构建和部署多种机器学习模型。这个库适合各层级的机器学习实践者使用,从入门到专业均可上手。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题,如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端,包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle,提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块,适用于科研和工业应用。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
nixpacks - 整合Nix和Docker的容器镜像构建工具
Docker镜像GithubNixpacksNix生态系统OCI兼容Railway平台开源项目
Nixpacks是一个开源工具,结合应用源代码、Nix包管理和Docker技术,生成OCI兼容的容器镜像。作为Buildpacks的替代方案,Nixpacks由Railway团队开发,旨在解决大规模应用部署中的问题。它利用Nix生态系统管理依赖,提供高效、灵活的构建过程,使应用镜像可在任何环境中部署。
PaddleNLP - 支持大语言模型开发与部署的开源套件
GithubPaddleNLP大模型开源项目推理训练飞桨
PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件,提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境,包括4D并行配置和高效精调策略,适应多种硬件平台,有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型,为大模型开发提供高效解决方案。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用
Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现
Graphormer是一个深度学习包,用于加速分子科学中的AI研究和应用,如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口,并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型,特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点,通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API,并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能,适用于多种图神经网络分析任务。
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