pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

pomegranate PyTorch 概率建模 GPU支持混合精度支持 Github 开源项目

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架实现全条件分布预测

GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架

GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型

PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。

tomotopy - 最优性能的Python主题模型库

GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目

该库支持多种主题模型，利用现代CPU的向量化技术提升速度，提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装，兼容Windows、macOS和Linux，适用于大规模文本数据处理。

pecan - 整合式生态系统建模和预测工具箱

GithubPEcAn开源软件开源项目数据同化环境科学生态系统建模

作为一个开源项目，PEcAn致力于为生态系统研究提供先进的数据分析和建模工具。该平台集成了科学工作流和数据同化系统，能够高效处理大规模环境数据。PEcAn不仅提高了生态系统建模的效率和质量，还促进了研究人员之间的合作。随着持续的开发和更新，PEcAn正在成为生态系统科学领域的重要研究工具。

Turing.jl - 高效概率编程框架助力贝叶斯推理与机器学习

GithubJuliaTuring.jl开源项目概率编程统计建模

Turing.jl是Julia语言生态系统中的概率编程框架，为贝叶斯推理和机器学习提供工具。该框架支持多种采样算法，可处理复杂概率模型，适用于学术研究和实际数据分析。项目具有活跃的社区支持和持续的更新，用户可通过官方文档和社区讨论获取帮助。

Py-Boost - Python实现的GPU加速梯度提升决策树库

GPU加速GithubONNX兼容Python库多输出训练开源项目梯度提升

Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口，支持GPU训练和推理，易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务，以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具，同时保持了较高的运行效率。

petals - 本地运行大型语言模型，BitTorrent 风格

GPU共享GithubLlama 3.1Petals分布式推理大模型微调开源项目

Petals项目让用户能够在家中或通过Google Colab运行Llama 3.1、Mixtral、Falcon和BLOOM等大型语言模型。通过分布式网络托管模型层，推理速度可提升至10倍。用户可以微调模型以满足特定任务需求，并且支持隐私保护和私人群组设置。该项目依赖社区共享GPU资源，提供详细的教程和支持，帮助用户快速上手并充分利用其功能。

poptorch - 将PyTorch模型部署到Graphcore IPU的开源工具

GithubGraphcore IPUPopTorchPyTorchSDK图神经网络开源项目

PopTorch是一个为Graphcore IPU开发的PyTorch扩展工具集，支持在IPU上进行模型训练、评估和使用。项目包含PopTorch和PopTorch Geometric两个主要组件，分别用于常规深度学习和图神经网络模型。项目提供了用户指南、安装说明和构建流程，主要适配Ubuntu 20.04环境。开发者可选择通过pip安装预编译wheel包或从源代码构建。PopTorch旨在让开发者充分利用IPU的计算能力，用于构建高性能AI应用。

botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库

BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。

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