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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。

awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源,旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域,并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库,以及新兴的FedJAX、BRAX等库,适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
mlxtend - Python机器学习日常任务扩展库
GithubPython库mlxtend开源软件开源项目数据科学机器学习
mlxtend扩展了Python的机器学习功能,专注于提供数据科学日常任务中的实用工具。库中包含多种分类器、集成方法和决策区域可视化功能。它支持pip和conda安装,适合机器学习研究和实践。mlxtend提供详细文档和示例,有助于简化数据科学工作流程。
labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况
GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控
提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单,支持自定义可视化,记录详细实验信息,包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器,方便用户全程跟踪训练进展。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
cuml - 高性能GPU机器学习库
GPU机器学习GithubPython APIRAPIDScuML多GPU计算开源项目
cuML是RAPIDS生态系统中的GPU加速机器学习库,提供与scikit-learn兼容的API。它支持在GPU上执行传统表格机器学习任务,无需深入CUDA编程。对大型数据集,cuML的性能可比CPU实现提升10-50倍。该库还支持多GPU和多节点多GPU操作,并通过Dask实现分布式计算。
Flux.jl - 轻量级的纯Julia机器学习框架
FluxGPU支持GithubJulia开源项目机器学习轻量级抽象
Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架,结合原生GPU和自动微分支持,提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现,并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本,支持快速模型构建与训练。了解更多信息,请参阅快速入门和文档页面。
BlocklyML - 旨在简化Python和机器学习的实现的无代码训练平台
BlocklyMLGithubIris DatasetMachine LearningNo CodePython开源项目
BlocklyML是一个无代码训练平台,旨在简化Python和机器学习的实现。基于Blockly项目开发,专为机器学习和数据分析场景优化。用户可以快速通过示例布局上手,并利用UI功能,例如下载代码和查看数据框,适合新手和非编程背景用户使用。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
mlx-ui - Streamlit构建的简易前端界面
GithubMLX ChatStreamlit安装开源项目更新运行
通过Streamlit构建的前端界面,用于运行MLX mlx-lm项目。提供便捷的安装和更新方法,并支持自定义模型文件集成。
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