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umato

创新型双阶段优化降维技术

UMATO维度降低数据可视化机器学习数据分析Github开源项目

UMATO是一种新型降维技术，采用两阶段优化方法保留高维数据的全局和局部结构。与PCA、t-SNE等传统算法相比，UMATO在准确性、稳定性和可扩展性方面表现更佳。该技术特别擅长保持数据的全局结构，同时保持局部特征的竞争力。在处理大型数据集时，UMATO效率显著提高，平均比UMAP快14.3倍。UMATO通过pip安装简单便捷，适用于各种需要高质量数据可视化和分析的场景。

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介绍相关项目
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
VoTT - 开源图像与视频标注工具，兼容多种数据存储方式
GithubVoTT图像标注开源标注工具开源项目机器学习视频标注
VoTT是一个基于React和Redux的开源图像和视频标注工具，支持从本地或云存储导入数据，并将标注数据导出到不同的存储提供商。作为机器学习工作流中的工具，VoTT提供图像和视频帧的标签功能，采用现代开发框架TypeScript编写，并进行代码检查和单元测试。支持Azure Blob Storage、Bing Image Search等多种数据源，用户可通过浏览器使用Web版本。
automate-dv - 简化Data Vault 2.0数据仓库构建的开源工具
AutomateDVData Vault 2.0ETLGithubdbt开源项目数据仓库
AutomateDV是一个开源的dbt包，用于自动化Data Vault 2.0数据仓库的ETL流程。该工具可提高开发效率，减少错误，并支持多线程执行生成的SQL。它允许数据建模者从映射元数据直接生成大部分ETL代码，使ETL开发人员能够专注于少量定制化SQL。AutomateDV兼容多个数据平台，并提供详细文档和示例项目，方便用户快速掌握Data Vault 2.0数据仓库的构建过程。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。
kymatio - 基于Python的大规模信号处理与机器学习的波形散射转换
GithubKymatio信号处理大规模数值实验开源项目波浪散射变换深度学习
Kymatio是一个基于Python的波形散射转换库，支持1D、2D和3D波形，适用于信号处理和机器学习的数值实验。无论在CPU还是GPU上，Kymatio均可流畅运行，并与PyTorch、TensorFlow和Jax等主流深度学习框架兼容。Kymatio采用固定的波形滤波器实现平移不变的信号表示，适用于构建端到端的深度神经网络。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。
optuna-dashboard - Optuna超参数优化的实时仪表盘工具
GithubOptuna仪表盘可视化开源项目机器学习超参数优化
optuna-dashboard是Optuna超参数优化框架的实时仪表盘工具，提供直观的图形界面用于监控和分析优化实验。它展示优化历史和超参数重要性等关键信息，支持多种安装方式如PyPI、Anaconda Cloud和Docker镜像。该工具还包括Jupyter Lab扩展和纯浏览器版本，适用于各种环境。optuna-dashboard能有效提升机器学习实验的监控和分析效率。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer，模型大小减小至原来的3.7倍，且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer，大幅降低搜索成本，并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务，并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调
Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。
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