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edward

用于概率建模、推断和模型评估的Python库

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程,支持多种模型,如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法,并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上,支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。

DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
TFB - 时间序列预测评估框架
GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架
TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库,支持对预测模型进行端到端评估,并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
lightning-uq-box - 神经网络不确定性量化开源工具库
GithubLightning-UQ-BoxPyTorch不确定性量化开源项目机器学习深度学习
Lightning-UQ-Box是基于PyTorch的开源库,为神经网络提供多种不确定性量化技术。该库实现了多种UQ方法,支持不同架构和理论基础,便于在数据集上比较方法效果。它简化了UQ在工作流中的应用,降低了使用门槛,有助于促进UQ方法的比较和开发,并注重实验的可重现性。
determined - 深度学习平台,支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow,提供分布式训练、超参数调优和资源管理,降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面,用户能够轻松构建和管理模型,支持本地和云端部署,包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手,通过用户指南、社区支持和贡献者指南,确保完整平台功能的利用。
kedro - 生产级数据科学与工程管道框架
GithubKedro开源项目数据目录数据科学管道抽象项目模板
Kedro是一个开源Python框架,为生产环境中的数据科学项目提供支持。该框架整合了软件工程最佳实践,用于构建可重现、易维护和模块化的数据工程及科学管道。Kedro特性包括标准化项目模板、多功能数据目录、管道抽象、严格的编码规范以及灵活的部署选项。框架致力于促进团队协作,提升工作效率,并推动可复用分析代码的开发。Kedro尤其适合处理大规模原始数据的实际机器学习应用,有效克服了Jupyter笔记本和单次脚本的局限性。
awesome-uncertainty-deeplearning - 深度学习不确定性估计资源汇总
Github不确定性开源项目深度学习神经网络贝叶斯方法集成学习
该项目汇集深度学习不确定性估计领域的论文、代码、书籍和博客。内容涵盖贝叶斯方法、集成方法、采样/dropout方法等技术,以及在分类、回归、异常检测等方面的应用。项目为研究人员和实践者提供全面参考,助力深入理解和应用深度学习中的不确定性估计。
Eden AI - 统一AI API平台 加速人工智能应用开发
AI工具AI模型API集成Eden AI人工智能开发者工具
Eden AI整合多家顶级AI服务商API,提供统一接口和工作流构建工具。平台涵盖生成式AI、图像、文本、视频、语音等技术领域,简化AI应用开发流程。通过单一API和监控系统,开发者可高效实现AI集成,快速满足业务需求。
autogluon - 自动化机器学习工具,简单实现高精度预测
AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化
AutoGluon简化了机器学习任务,让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11,并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型,提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源,适合各层次用户的需求。
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