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cython-blis

Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作

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。

chainer - Python深度学习框架,支持动态计算图和CUDA加速
CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分
Chainer是一个Python深度学习框架,提供基于define-by-run方法的自动微分API(动态计算图)和面向对象的高级API,用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN,实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段,仅进行bug修复和维护,但其文档、教程和社区资源仍然活跃,适合研究和开发深度学习模型的用户。
neanderthal - Clojure高性能矩阵和线性代数计算库
BLASClojure库GithubNeanderthal开源项目矩阵计算线性代数
Neanderthal是基于BLAS和LAPACK优化的Clojure矩阵和线性代数计算库,支持CPU和GPU。该开源项目遵循Eclipse Public License,为科学计算和机器学习等领域提供高效数学运算工具。开发者可通过官方网站获取详细文档和使用指南。
MeshLib - 高性能3D数据处理和计算机视觉库
3D数据处理GithubMeshLib开源项目点云处理网格操作计算机视觉
MeshLib是一个注重简洁性和高性能的3D数据处理库,支持点云、网格和体积等数据结构。该库提供丰富的计算算法,涵盖数学基础、3D数据处理、布尔运算和问题修复等功能。MeshLib可通过Python和.NET集成,并支持pip或NuGet安装。这个开源库适用于机器人自动化、自动驾驶以及工业、医疗和科学领域的各种计算机视觉应用。
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-bolts - PyTorch Lightning的深度学习组件扩展
BoltsDeepSparseGithubPyTorch LightningSparseMLTorch ORT开源项目
Lightning Bolts为PyTorch Lightning提供了多种扩展组件,包括回调和数据集,旨在加速训练和推理。它支持通过Torch ORT将模型转换为优化的ONNX图,以实现GPU加速训练;并通过SparseML在微调中引入稀疏性,提高推理性能。项目支持广泛的问题解决,并欢迎用户贡献通用组件。了解更多安装和使用信息,请访问官方文档和社区支持平台。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理
APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型
BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口,支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3,具备本地预测功能,该库简化了机器学习流程,便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景,使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。
sparse_dot_topn - 高效稀疏矩阵乘法及Top-N结果筛选工具
GithubPython扩展sparse_dot_topn并行计算开源项目稀疏矩阵乘法高性能计算
sparse_dot_topn是一个专注于大规模稀疏矩阵乘法和Top-N结果选择的高性能Python库。通过集成并行化的Top-N值选择算法,该库显著降低了内存占用并提升了运算速度。它支持CSR、CSC和COO格式矩阵,兼容32位和64位的整数及浮点数据。库中的阈值和密度选项进一步优化了内存使用。在处理大型特征向量比较和最佳匹配选择时,sparse_dot_topn表现出色,为数据科学和机器学习领域提供了高效解决方案。
betty - 简化广义元学习和多层优化的自动微分库
BettyGithubPyTorch元学习多层优化开源项目自动微分库
Betty是一个基于PyTorch的自动微分库,专注于简化广义元学习和多层优化的实现。它通过Problem类和Engine类提供模块化接口,支持元学习、超参数优化等大规模应用。Betty集成了多种梯度近似方法和分布式训练功能,为复杂GML/MLO程序的开发提供了灵活高效的解决方案。
Nuitka - Python编译器 将Python代码转换为高性能C程序
C编译器GithubNuitkaPython编译器开源项目性能优化跨平台
Nuitka是一个Python编译器,可将Python 2和Python 3代码编译为C程序。它支持全部Python语言特性,与CPython高度兼容,并能与现有Python库无缝集成。Nuitka通过优化来提高性能,同时保持与标准Python的兼容性。它可用于编译单个模块、整个程序包或创建独立可执行文件,是提升Python代码执行速度和简化分发的有效工具。
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