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nogil

Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代

nogil项目是Python多线程编程的重要进展,旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置,有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发,但其核心理念已被PEP 703采纳,为Python的并行计算能力开辟了新途径。

EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱 全局优化算法集成
EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目
EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱,聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法,利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数,支持自定义实验参数,为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。
picologging - Python高性能日志库 显著提升处理速度
GithubPythonpicologging兼容性开源项目日志库高性能
picologging是一个高性能Python日志库,可作为标准库logging模块的替代品。它提供4-17倍的速度提升,支持与logging相同的API,可直接替换现有应用。该库设计简单易用,适合需要高效日志处理的Python项目,能显著提升应用性能。
openai-multi-client - 优化OpenAI API的并发请求管理,支持按顺序和无序处理,提供自动重试机制
API调用GithubPython库openai-multi-client失败重试并行请求开源项目
openai-multi-client是一个Python库,简化了对OpenAI API的高并发请求管理,支持按顺序和无序处理请求,并提供内置重试机制。它保持代码的同步性,避免了并发和死锁问题。此库特别适用于大规模数据分析等需要大量请求的任务。无需等待每个请求完成即可开始下一个,openai-multi-client能够同时发送多个请求,并自动重试失败的请求,从而提高效率。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
cytoolz - 函数式编程工具库的高性能Cython实现
CyToolzGithubPython工具包函数式编程开源项目迭代器高性能
cytoolz是Python工具包toolz的Cython实现版本,为迭代器、函数和字典提供高性能实用工具。它完全兼容toolz的API,但运行速度通常提升2-5倍,并提供C API供其他Cython项目使用。支持Python 3.7+且无额外依赖,cytoolz特别适合处理大规模数据集。该库遵循函数式编程理念,可与itertools、functools等标准库无缝配合。
gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法
CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练
GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外,还包括推理、训练及评估的指南,及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。
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