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neuralgcm

结合机器学习与物理的大气模拟新方法

NeuralGCM是一个Python库,用于构建结合机器学习和物理模型的大气模拟系统。这个开源项目为天气和气候模拟提供新方法,融合了物理模型的精确性和机器学习的灵活性。NeuralGCM旨在提升天气预报和气候研究的准确度,为大气科学研究者提供实用工具。该项目采用Apache 2.0许可证,支持学术研究和商业应用。

modulus-makani - 用于天气和气候机器学习模型的大规模并行训练库
GithubMakani天气预报并行训练开源项目机器学习气候模型
Makani是一个基于PyTorch的实验库,用于研发机器学习驱动的天气和气候模型。它支持在100多个GPU上进行大规模并行训练,提供多种模型和数据并行技术,以及异步数据加载等功能。该项目由NVIDIA和NERSC研发,用于训练FourCastNet等深度学习天气预报模型,为下一代天气和气候模型的开发提供支持。
ggml - C语言开发的机器学习张量库 支持多种AI模型推理
GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化
ggml是一个C语言编写的机器学习张量库,支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化,无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效,同时支持GPU加速,适用于多种设备和平台。
naturalcc - 弥合编程与自然语言的序列建模工具包
GithubNaturalCC代码理解开源项目机器学习自然语言处理软件工程
NaturalCC是一个开源的序列建模工具包,旨在缩小编程语言与自然语言之间的差距。它支持代码生成、补全、摘要等多项软件工程任务。该工具包采用模块化设计,集成了多个大型代码模型,支持多GPU训练和高效推理。NaturalCC还提供了预处理的基准数据集和评估工具,为代码智能研究与开发提供了全面的解决方案。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库,专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron,并结合了DeepSpeed技术,提供前沿的架构创新和优化,支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室,支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术,以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
gpt-neo - 使用 mesh-tensorflow 库的模型并行 GPT-2 和 GPT-3 样式模型的实现
GPT-3GPT-NeoGithubTPU支持开源项目模型训练预训练模型
GPT-Neo项目在mesh-tensorflow库的支持下,开发出了类似于GPT-3的高级模型与数据并行技术。项目支持在TPU及GPU上进行高效训练与推理,并集成了局部注意力、线性注意力和多专家系统等先进技术,能有效处理大规模参数模型。GPT-Neo还提供了多项模型评估功能,专注于语言和科学推理,拓宽了其在自然语言处理应用中的领域。
Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境
AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络
Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境,集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心,Neuralhub不仅支持实验和技术突破,还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源,Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效,推动深度学习技术的普及与进步。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
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