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Trace

创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练

Trace自动微分AI系统优化PyTorchGithub开源项目

Trace是微软开发的创新AutoDiff工具，旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹，扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库，支持直接编写代码并优化特定部分，类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型，如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案，适用于各种复杂的AI训练场景。

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介绍相关项目
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具，用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据，提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统，适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库
GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习
Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库，专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档，支持用户创建和训练自定义模型，并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs，用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。
tracee - 基于eBPF的运行时安全和可观察性工具
GithubTraceeeBPF可观察性工具开源项目系统行为分析运行时安全
Tracee是一款运行时安全和可观察性工具，用于监控和分析系统及应用程序行为。它基于eBPF技术，能够捕获从普通系统活动到复杂安全事件的各类信息，有助于识别可疑行为模式。该工具兼容Docker和Kubernetes环境，支持多数常见Linux发行版和内核。Tracee提供快速入门指南和详细安装文档，是Aqua Security旗下的开源项目。
uptrace - 开源APM工具Uptrace 实现全面应用监控与性能优化
ClickHouseGithubOpenTelemetry分布式追踪开源APM开源项目监控系统
Uptrace是一个开源应用性能监控(APM)工具，集成分布式追踪、指标和日志功能。该工具提供查询构建器、仪表板、告警和通知等功能，支持多种编程语言和框架。Uptrace采用OpenTelemetry采集数据，ClickHouse存储数据，可在单服务器上高效处理海量数据。此外，它还具备服务图表、多种数据接入方式以及Grafana兼容性等特性，有助于降低监控成本并提升效率。
langtrace - Langtrace：LLM应用的开源可观测性解决方案
GithubLangtraceOpen TelemetrySDK可观测性开源开源项目
Langtrace是一款开源软件，专注于LLM应用的可观测性。它能捕获、调试和分析LLM API、向量数据库和LLM框架的追踪和指标，并支持Open Telemetry标准。提供详细的SDK文档和自托管选项，兼容多种供应商和框架。Langtrace还提供SaaS托管版本和本地部署选项，全面监控应用性能和安全性。
tracr - 开源编译器实现RASP程序到Transformer权重的转换
GithubRASPTracrtransformer开源项目编译器解释性
tracr是一个开源编译工具，可将RASP程序转换为Transformer权重。它通过追踪程序、推断基向量和中间表示，最终生成Haiku模型。tracr支持类别和数值表示，使用BOS标记实现多种操作，并探索了残差流压缩嵌入。研究人员可以利用tracr编译RASP程序，查看中间激活值，深入分析模型行为，为Transformer可解释性研究提供实验平台。
tracing - 轻量级分布式追踪框架
GithubJava库Micrometer Tracing应用程序跟踪开源项目性能监控
Micrometer Tracing 是一个轻量级分布式追踪框架，提供统一API简化应用程序追踪实现。支持多种追踪后端，适应不同环境需求。项目提供快照构建和里程碑版本，鼓励社区参与。作为 Micrometer 生态系统的组成部分，为开发者提供灵活可靠的追踪解决方案。
tracy - 纳秒级精度的多功能性能分析工具
GithubTracy Profiler多语言支持实时监控开源项目性能分析远程遥测
Tracy是一款专业的性能分析工具，主要用于游戏和其他应用程序。它具备纳秒级精度的CPU、GPU分析能力，可监控内存分配和锁定情况。该工具还支持上下文切换追踪和自动截图。Tracy兼容C、C++、Lua、Python等多种编程语言，并支持主流图形API。通过实时远程遥测和混合帧采样分析，Tracy能够为开发者提供全面的性能数据。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库，提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能，适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具，为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
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