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basalt

使用Mojo语言开发的机器学习框架

Basalt是一个独立的机器学习框架,利用Mojo语言进行从头开发,性能媲美PyTorch等成熟框架。基于MLIR技术,Basalt通过静态图优化性能。目前,项目正在持续更新,计划支持更多操作符、图子模块和GPU等特性。尝试使用Basalt为机器学习项目带来显著加速效果。

juice - 综合机器学习框架集合 为开发者提供全面解决方案
CUDAGithubJuiceOpenCLRust开源项目机器学习
Juice项目是一个综合性机器学习框架集合,包含juice主框架、coaster数学库、coaster-nn和coaster-blas组件、greenglas数据预处理框架及示例集。该项目提供完整的机器学习工具链,支持CUDA和OpenCL后端,并配备CLI工具运行示例。Juice旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习解决方案,涵盖从数据预处理到模型部署的全流程。
smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎
GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理
Smile是一个高效且全面的机器学习系统,支持Java和Scala,包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能,涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用,并在Smile网站找到编程指南和详细信息。
levanter - 专注可读性与可扩展性的大语言模型训练框架
GithubJAXLevanter分布式训练大语言模型开源项目机器学习框架
Levanter是一个用于训练大型语言模型和基础模型的框架。该框架使用Haliax命名张量库编写易读的深度学习代码,同时保持高性能。Levanter支持大型模型训练,兼容GPU和TPU等硬件。框架具有比特级确定性,保证配置一致性。其功能包括分布式训练、Hugging Face生态系统兼容、在线数据预处理缓存、Sophia优化器支持和多种日志后端。
bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架
BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集
Bagel是一个综合性大语言模型训练框架,融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO),包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式,旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练,Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库,提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录,帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手,社区支持持续改进库功能。
embedbase - 提供开发AI应用所需的全部工具和API,支持使用VectorDB和多种大模型
AI应用EmbedbaseGithubLLMVectorDB开源项目语义搜索
Embedbase提供易用的API,支持在无需托管的情况下使用VectorDB和多种大模型(LLM)。其核心功能包括文本生成和语义搜索,适用于推荐引擎、智能合约集成和文档交互。通过NPM安装并使用JavaScript SDK快速开始。访问文档获取教程与最佳实践,或加入Discord社区获取支持。
marqo - 向量搜索引擎 ,实现文本和图像内容的矢量化处理及检索
GithubMarqo向量搜索嵌入生成开源项目数据索引机器学习
Marqo 作为全面的端到端向量搜索引擎,不仅实现文本和图像内容的矢量化处理及检索,更支持最新机器学习模型。其简洁的API设计允许开发者轻松实行多样的语义搜索操作,且无需独立处理数据嵌入问题。Marqo 的云服务部署有效降低响应时间,同时提供可伸缩的计算资源、持续可靠的服务及全时技术支持。
Flux.jl - 轻量级的纯Julia机器学习框架
FluxGPU支持GithubJulia开源项目机器学习轻量级抽象
Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架,结合原生GPU和自动微分支持,提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现,并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本,支持快速模型构建与训练。了解更多信息,请参阅快速入门和文档页面。
grafbase - 数据源整合与高性能API图构建平台
APIGithubGrafbase开源项目数据源统一图谱边缘计算
Grafbase是一个API开发平台,专注于将多个数据源整合到单一图中。该平台可部署在靠近用户的边缘或企业自有基础设施上,以优化API性能。Grafbase提供上手指南、示例、模板、文档和CLI工具,便于开发者构建和管理现代API。适用于快速原型开发和复杂数据图构建,Grafbase旨在满足多样化的API开发需求。
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