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brax

基于JAX的高性能物理引擎 适用于机器人和强化学习仿真

Brax是一款基于JAX的高性能物理引擎,专注于机器人、人体感知、材料科学和强化学习等领域的仿真应用。它支持单设备高效仿真和多设备并行仿真,无需依赖大型数据中心。Brax提供多种物理模拟管道,如MuJoCo XLA、广义坐标和基于位置的动力学,并统一API接口。此外,Brax集成了多种高效学习算法,能在短时间内完成智能体训练。

DexterousHands - 双臂灵巧操作强化学习框架
Bi-DexHandsGithubIsaac Gym双手操作开源项目强化学习机器人控制
Bi-DexHands是基于Isaac Gym的双手灵巧操作任务集和强化学习算法框架。它提供高效模拟环境,支持多种强化学习方法,包含丰富双手操作任务。单GPU可达40,000+FPS,为研究手部灵巧性和双手协调提供工具。
mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型,MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境,有助于快速验证创新想法。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
dbrx - 大规模开源语言模型DBRX,支持灵活定制
DBRXDatabricksGithubLLM FoundryMixture-of-Experts开源模型开源项目
DBRX是由Databricks训练的开源大型语言模型,采用开放许可。该模型包含基本代码和示例,用于推理操作,并提供相关资源。DBRX是一个Mixture-of-Experts模型,拥有1320亿总参数和12T文本预训练数据,支持TensorRT-LLM和vLLM等多种推理库。DBRX提供基础版和指令微调版,且支持在Databricks平台上的多种集成应用。
krABMaga - 使用Rust构建的高性能多智能体仿真引擎
ABM仿真GithubRust语言krABMaga可视化开源项目离散事件模拟
krABMaga是一个基于Rust的离散事件仿真引擎,专门用于开发多智能体模型(ABM)。它借鉴了MASON库的架构理念,并结合Rust的独特优势进行了重新设计。该框架提供直观的API、可视化工具和WebAssembly支持,方便研究人员构建复杂的仿真模型。krABMaga还具备并行计算和分布式探索功能,适用于大规模仿真研究。
PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具
GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨
PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具,支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型,覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景,适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式,可在本地多种硬件上运行,为AI应用开发提供便捷的解决方案。
ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架
GithubPythonRay人工智能分布式计算开源项目机器学习热门
Ray是一个统一的框架,专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库,用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上,Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外,Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes,且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装,只需执行简单的命令即可:'pip install ray'。
Physics3D - 基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架
3D GaussiansGithubPhysics3D开源项目模拟渲染物理动力学视频扩散
Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。
apex - NVIDIA Apex加速PyTorch混合精度与分布式训练
ApexGithubNVIDIAPyTorch分布式训练开源项目混合精度训练
Apex是NVIDIA开发的PyTorch扩展库,专注于优化混合精度和分布式训练。该工具提供自动混合精度、分布式数据并行和同步批量归一化等功能,大幅提高训练效率。Apex还集成了多个CUDA优化扩展,如快速层归一化和融合优化器,进一步增强性能。作为持续更新的开源项目,Apex为PyTorch用户提供了最新的训练加速工具。
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。
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