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hummingbird

用于将经过训练的传统 ML 模型编译为张量计算的库

Hummingbird通过将训练好的传统机器学习模型编译为张量计算,使其能够借助神经网络框架(如PyTorch)加速。用户可利用神经网络框架的优化和硬件加速,无需重新设计模型。支持多种模型如决策树、随机森林、LightGBM和XGBoost,并提供易于替换的推理API。支持转换为PyTorch、TorchScript、ONNX和TVM格式。

catboost - 梯度提升和分类特征支持的机器学习工具
Apache SparkCatBoostGithub决策树开源项目机器学习梯度提升
CatBoost是一种基于决策树的梯度提升算法,具有高准确性和速度优势,能够处理数值和分类特征。它提供快速的GPU训练、直观的可视化工具和与Apache Spark的分布式训练支持,适用于多种应用场景。通过官方文档和教程,用户可以快速上手,并通过参数调优和交叉验证进一步优化模型性能。
towhee - 非结构化数据处理框架
GithubLLMTowhee多模态数据处理开源项目深度学习模型生成式AI
Towhee通过大型语言模型(LLM)编排,简化非结构化数据处理。支持多模态数据,如文本、图像、音频和视频。整合生成式AI和先进深度学习模型,将原始数据转换为特定格式并高效存储。提供丰富的预构建ETL管道、灵活的LLM编排和高性能后端。Towhee的Pythonic API使构建和优化数据处理管道更加便捷,适合开发者快速原型和生产部署。
skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架,支持在任意云平台运行,最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列,简化了扩展操作,还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移,使用管理型Spot实例以较低成本运行,同时自动选择成本最优的机型和区域。
simpletransformers - 快速构建和优化Transformer模型的开源工具
GithubHugging FaceNLPSimple Transformers开源项目机器学习深度学习
simpletransformers是一个基于Hugging Face Transformers的开源工具,通过简化的API让用户能够用少量代码快速构建和优化Transformer模型。该库支持文本分类、命名实体识别、问答系统等多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了便捷的方式来应用这些强大的模型。simpletransformers具有直观的接口和丰富的功能,可用于各类自然语言处理场景,有效降低了使用Transformer模型的门槛。
parrot_paraphraser_on_T5 - Parrot:多功能文本复述框架优化NLU训练
GithubHuggingfaceParrot开源项目改写文本增强机器学习模型自然语言理解
Parrot是一个基于T5模型的文本复述框架,旨在加速自然语言理解(NLU)模型的训练过程。这个工具提供了可调节的参数来控制复述的充分性、流畅性和多样性,不仅能生成高质量的复述,还能保持原始意图和实体。Parrot易于安装和使用,适用于对话系统和语音助手等场景的NLU数据增强。其灵活性和效果使其成为NLU模型开发中的实用工具。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
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。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库,用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型,提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API,用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成,为边缘AI开发提供了实用的工具。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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