cuml

高性能GPU机器学习库

cuML GPU机器学习 RAPIDS Python API 多GPU计算 Github 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。

文档

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。

Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用

GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化

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。

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境

DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境

ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。

typedb-ml - 提高TypeDB数据处理的图算法和机器学习工具

GithubGraph Neural NetworksNetworkXPyTorch GeometricTypeDBTypeDB-ML开源项目

TypeDB-ML 提供了一套实现图算法和机器学习的工具，兼容 NetworkX 和 PyTorch Geometric，可以对 TypeDB 数据进行查询、构建和处理，支持图神经网络的构建和预测。用户可以轻松安装这些工具，并可通过 TypeDB-ML Discord 频道或 Vaticle 讨论论坛获取更多支持和最新资讯。

ManimML - 机器学习概念动画可视化工具

GithubManimML动画可视化开源项目机器学习神经网络

ManimML是基于Manim社区库开发的开源项目,旨在为机器学习概念提供动画和可视化。该工具提供了丰富的基础可视化组件,可以轻松创建复杂机器学习概念的视频演示。ManimML支持可视化前馈神经网络、卷积神经网络、最大池化和激活函数等,并能生成前向传播动画。通过提供高级抽象,ManimML让用户能专注于内容解释而非编程细节,是机器学习教育和交流的实用工具。

autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测

AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化

AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库

GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型

skglm是一个开源Python库，专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器，完全兼容scikit-learn，并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器，灵活性高。skglm在处理大型数据集时，性能最高可达scikit-learn的100倍。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

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