neptune-client

可伸缩的实验跟踪工具，简化团队基础模型训练

neptune.ai 实验跟踪机器学习模型训练数据处理 Github 开源项目

Neptune 提供一款高效实验跟踪平台，适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据，实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持，加速训练监控和优化。支持25+框架集成，是MLOps理想工具。

carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具

AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗

carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。

Nekton - 智能化日常任务自动处理平台

AI工具AI技术云服务工作流自动化集成

Nekton是一个智能自动化平台，用户只需用简单英语描述任务步骤，平台便可自动生成并执行相应代码。它集成了数千种服务，能自动化处理各类商业和个人工作流程。平台功能包括表单收集、工作流共享、定时调度等，并可与众多应用程序API集成。无需掌握复杂工具或聘请开发人员，用户即可实现高度定制的自动化任务。Nekton特别适合自动化日常重复性任务，如数据整理、报告生成、社交媒体管理等，大大提高工作效率。它主要适用于自动化特定小型任务，利用云服务和公共API处理中小规模数据。

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。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩

GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整

NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。

starwhale - 一体化机器学习运维平台加速AI模型开发流程

GithubLLMOpsMLOpsStarwhale开源项目机器学习运营模型开发

Starwhale是一个开源的MLOps/LLMOps平台，致力于优化机器学习运维流程。平台提供模型、运行时和数据集的统一管理，支持模型评估、在线演示和大语言模型微调等功能。Starwhale支持独立版、服务器版和云端版部署，适应不同应用场景。其开放架构允许开发者自定义MLOps功能，为AI团队打造高效、标准化的开发环境。

neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库

GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化

Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境

DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目

GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。

Neurelo - 数据库API开发与管理平台

AI工具MongoDBMySQLNeureloPostgreSQL数据库API

Neurelo为PostgreSQL、MySQL和MongoDB提供云数据API服务,实现数据库到REST或GraphQL API的快速转换。平台集成自动生成API、自定义API、数据建模和版本控制等功能,简化数据库编程任务,优化应用程序开发流程。通过统一的工具集,Neurelo帮助开发团队提升工作效率,加快项目进度。

neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练

GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架

neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。

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