mlx

为Apple芯片优化的开源机器学习框架

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

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flax - 灵活强大的JAX神经网络库和生态系统

FlaxGithubJAX开源项目机器学习深度学习神经网络库

Flax是一个基于JAX的高性能神经网络库，以灵活性为核心设计理念。它提供神经网络API、实用工具、教育示例和优化的大规模端到端示例。Flax支持MLP、CNN和自编码器等多种网络结构，并与Hugging Face集成，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。作为Google Research与开源社区合作开发的项目，Flax致力于促进JAX神经网络研究生态系统的发展。

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成

AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换

ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。

mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包

GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道

MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库，支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式，数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境，将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式（如JSON、Protobuf），并与现有技术高度集成，提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

mlpack - C++机器学习库mlpack：支持多语言绑定，高性能与易用性兼备

C++GithubNumFOCUSmlpack开源项目机器学习绑定

mlpack是一个高效的C++机器学习库，以纯头文件形式实现，支持Python、R、Julia和Go等多语言绑定。它特别适用于快速原型开发和高性能产品部署。mlpack提供广泛的机器学习算法和便捷的命令行程序，用户可以通过详细的文档和多种入门指南快速掌握使用方法。同时，mlpack支持多种系统和自定义构建选项，以满足广大开发者和研究者的需求。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

CoreML-Models - 为iOS开发者提供的Core ML机器学习模型下载与集成资源库

Core MLGithubImage ClassifierXcodeiOS开发开源项目机器学习模型

提供多种分类、检测、分割、超分辨率、低光增强、图像恢复和生成等Core ML模型资源，方便iOS开发者下载并集成到Xcode项目。通过Google Drive下载并参照示例项目了解具体使用方法。

XcodeLLMEligible - 在中国版Mac上启用Xcode LLM的新方法

Apple IntelligenceGithubMacXcode LLMeligibilitymacOS开源项目

这个开源项目为中国版Mac用户提供了一种新的方法来启用Xcode LLM和Apple Intelligence功能，无需禁用系统完整性保护(SIP)。项目包含自动安装脚本和手动操作步骤，并提供了详细的故障排除指南。该方案使开发者能够在特定设备上体验Apple的最新AI功能，但使用时应注意遵守相关法规。

flink-ml - Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库

APIApache FlinkFlink MLGithub开源项目机器学习流处理

Flink ML是Apache Flink旗下的开源机器学习库，旨在简化ML流水线的构建过程。它提供标准化的机器学习API和基础设施，支持算法实现、训练和推理流水线的构建。该库提供Python和Java接口，具备快速入门指南、项目构建工具和性能基准测试功能。Flink ML作为社区驱动的项目，欢迎开发者参与贡献。

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