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dlpack

促进深度学习框架间张量共享与协作

DLPack是一种开放的内存张量结构,用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享,便于封装供应商级运算符实现,支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁,DLPack不直接实现张量和操作,而是促进深度学习生态系统的协作,为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。

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。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎,兼容各种ONNX模型,并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能,并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型,如LLaMA、ChatGLM和Baichuan,并提供详细的构建和集成指南。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
EasyDeL - 多模型训练优化框架
EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练
EasyDeL是一个开源框架,用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练,特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法,包括Transformers、Mamba等,并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明,允许用户修改每个组件,并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建,EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
SD-Latent-Interposer - 实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络
ComfyUIGithubSD-Latent-InterposerStable Diffusion开源项目潜在空间神经网络
SD-Latent-Interposer是一个实现Stable Diffusion模型间潜空间互操作的神经网络。它支持SDXL、SDv1.5、SD3、Flux.1和Stable Cascade等版本之间的直接潜空间转换,无需通过VAE解码和重新编码。这种方法提高了不同SD模型版本间的兼容性,为潜空间操作提供了更高效、灵活的解决方案。
pai - 兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台
AI平台GithubKubernetesMicrosoftOpenPAI开源项目深度学习
OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台,支持本地、混合和公共云部署,兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验,提供从训练到部署的完整解决方案,适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理,并提供丰富的扩展和定制功能。
nanodl - 设计与训练变压器模型的Jax库
GithubJaxNanoDLtransformer模型分布式训练开源项目深度学习
这是一个基于Jax的库,旨在简化变压器模型的开发和训练,特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper,涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层,包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制,支持多GPU/TPU的数据并行训练,简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型,帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。
VisualDL - 参数实时追踪与多模型可视化分析工具
GithubPaddlePaddleVisualDL开源项目数据分析模型可视化训练过程
VisualDL,一款集成于PaddlePaddle的高效可视化分析工具,能够展现训练参数、模型结构与数据样本的动态图表。完美支持Python,通过实时数据追踪、多实验视图对比等功能,助力开发者清晰直观地优化和提升模型表现。
dpdata - Python工具包实现计算科学软件数据格式的灵活处理
DeePMD-kitGithubPython包dpdata开源项目数据格式计算科学
dpdata是一个面向计算科学软件的Python工具包,支持多种数据格式如DeePMD-kit、VASP和LAMMPS等。该工具包提供数据加载、操作和导出功能,可处理单帧和多帧系统数据,支持标记和非标记系统。dpdata具备丰富的数据访问和转换方法,同时支持原子系统的复制、扰动和替换,以及化学键和形式电荷的处理。
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