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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
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
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onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
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ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
trulens - 神经网络评估与解释工具，支持大语言模型开发与监控
GithubTruLensTruLens-EvalTruLens-Explain开源项目深度学习神经网络
TruLens 提供开发和监控神经网络的工具，特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用，帮助识别和改进性能；TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性，支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南，帮助开发者高效构建与优化模型应用。
mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台
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MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。
OneTrainer - 多功能稳定扩散训练平台
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OneTrainer支持多种Stable Diffusion模型、训练方法和格式，提供全面的训练功能。其主要特色包括自动备份、图像增强、Tensorboard集成和多分辨率训练等。此外，还具备数据集和模型工具，便于自动化字幕生成和蒙版创建。OneTrainer兼具命令行和图形界面模式，支持通过详细文档和Discord社区进行交流和贡献。
Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用
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Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
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PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
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PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。
SwanLab - 开源AI实验跟踪工具 支持多框架集成及云端协作
GithubSwanLab协作可视化实验跟踪开源项目机器学习
SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具，支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面，适用于个人研究和团队项目，能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。
openinference - 开放式AI应用程序追踪标准和工具集
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OpenInference是一套用于AI应用程序追踪的开放标准和工具集,与OpenTelemetry相辅相成。它能深入洞察LLM调用过程及其应用环境,包括向量存储检索和外部工具的使用情况。该项目提供了技术规范和多语言支持的机器学习SDK与框架检测库,可无缝对接各类OpenTelemetry兼容后端。OpenInference致力于为AI应用提供全方位的可观测性方案。
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