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dinosaur

全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心

Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。

learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架
GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习
learned_optimization是一个研究代码库,主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法,包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程,包括Colab笔记本,方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究,为相关领域提供了功能丰富的工具。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架,致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署,同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程,支持GPU加速,并可广泛适用于不同开发者的需求,是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
djl - 简洁易用的Java深度学习框架,支持多引擎切换
Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架,提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能,用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务,支持从模型加载到训练和推理的全流程操作,简化深度学习模型的集成。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包,专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口,确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算,适用于有机分子、金属、半导体等系统。
bigscience - 大规模语言模型研究与进展更新
GPT2GithubMegatron-DeepSpeedbigsciencelarge language models开源项目训练
BigScience项目专注于大规模语言模型的研究与训练,包含丰富的实验、数据集信息和训练进展。用户可以访问详细文档和实时日志,了解当前模型表现及关键发现。项目涵盖从基础GPT-2模型到不同规模与架构的大型模型,并提供详尽的操作流程及讨论记录。
Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库
EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分
Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库,提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程,计算任意阶导数,适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值,致力于推动AI和科学计算领域的进步。
x-stable-diffusion - Stable Diffusion 模型的加速技术的汇编
GithubStable DiffusionStochastic.ai优化图片生成开源项目部署
该项目包含多种加速Stable Diffusion模型的技术,旨在更高效生成图像并节省资源。通过示例图像和详细的基准测试,用户可以轻松选择最佳技术。借助stochasticx命令行工具,用户可以快速在本地部署模型。项目还支持在Google Colab上运行,提供包括AITemplate、nvFuser、FlashAttention和TensorRT在内的多种优化工具。
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。
Enzyme.jl - Julia语言下的LLVM自动微分工具Enzyme
EnzymeGithubJuliaLLVM开源项目自动微分高性能计算
Enzyme.jl为LLVM自动微分工具Enzyme提供Julia语言接口。它可对静态分析的LLVM代码进行高效自动微分,性能与顶级AD工具相当。通过简洁API实现Julia函数的自动微分,适用于科学计算和机器学习。该项目处于活跃开发阶段,鼓励用户提供反馈。
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