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deepflame-dev

深度学习赋能的开源多相反应流CFD软件

DeepFlameCFD深度学习反应流OpenFOAMGithub开源项目

DeepFlame是一款开源的深度学习赋能计算流体动力学软件包，适用于单相或多相、层流或湍流、全速域反应流模拟。它整合了OpenFOAM、Cantera和PyTorch的功能，提供GPU加速、自适应网格细化、多种求解器和燃烧模型。该软件旨在支持下一代异构超级计算和AI加速基础设施，促进反应流仿真技术的进步。

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介绍相关项目
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。
sqlflow - 机器学习与SQL编程的先进集成
GithubKubernetesSQLFlowTensorFlowXGBoost开源项目机器学习热门
SQLFlow 是一款编译器，它将SQL程序编译成在Kubernetes上运行的工作流，支持包括机器学习训练、预测、模型评估等在内的AI作业。此平台支持MySQL、TiDB、Hive等多种数据库系统，以及TensorFlow、Keras、XGBoost等机器学习工具包。SQLFlow 致力于通过SQL增强机器学习模型开发，让拥有SQL技能的工程师也能轻松开发高级机器学习应用。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
codefuse - 全生命周期软件开发的代码大语言模型项目
AI编程CodeFuseGithub大语言模型开源项目模型仓库软件开发生命周期
CodeFuse 是一个开发代码大语言模型的开源项目，支持全生命周期软件开发。涵盖需求设计、编码、测试、构建、部署、运维和分析等阶段。项目包含多个仓库如 MFTCoder、TestAgent 和 DevOps-Model，并提供 CodeFuse-13B、CodeFuse-CodeLLaMA-34B 等预训练模型。开发者可通过在线演示或本地安装体验这些 AI 工具。
diffusion-forcing - 创新机器学习方法结合下一步预测和全序列扩散技术
Diffusion ForcingGithub开源项目模型训练深度学习视频预测迷宫规划
Diffusion Forcing是一种结合下一步预测和全序列扩散技术的机器学习方法。该项目为视频预测、迷宫规划和时间序列分析等任务提供了框架。通过时间注意力机制，Diffusion Forcing可生成长序列预测并在复杂环境中进行规划。该方法在Minecraft和DMLab视频数据集以及迷宫规划任务中表现优异。项目包含使用说明和预训练模型，便于研究者快速上手和复现结果。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
OpenDevin - AI软件工程平台，提升代码编写和错误修复效率
AIDockerGithubLLMOpenDevin开源项目自动化软件工程
OpenDevin是一个利用AI和大语言模型（LLMs）进行代码编写、错误修复和功能发布的软件工程平台。支持Docker环境，兼容Linux、Mac OS和Windows上的WSL。提供详细文档和故障排除指南，欢迎通过代码、研究和反馈参与贡献。加入社区，共同推动软件工程的发展。
flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术，通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集，支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色，为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
flower - 用于构建联合学习系统的框架
AI研究Flower联邦学习
Flower 是一个高度可定制和可扩展的联邦学习框架，源自牛津大学的研究项目。支持包括 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 在内的多种机器学习框架。Flower 的设计原则包括可定制、可扩展、框架无关和易于理解，旨在为用户提供构建先进联邦学习系统的工具。通过详细的教程和文档，Flower 使联邦学习变得易于上手，并鼓励社区贡献和参与。
相关项目
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