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

ML-University - 机器学习免费学习资源库

GitHubGithubML-University开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-University是一个开源的机器学习学习资源库，汇集了顶尖大学和机构的免费课程。内容涵盖数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理等，适合不同层次的学习者。项目持续更新，提供系统化的学习路径，助力机器学习爱好者提升技能。

tensorflow-directml-plugin - DirectML驱动的TensorFlow硬件加速插件

DirectMLGPU加速GithubTensorFlowWindows开源项目机器学习

TensorFlow-DirectML-Plugin是基于DirectML的TensorFlow插件，为Windows 10和WSL提供跨厂商硬件加速。该插件利用Pluggable Device API，支持在DirectX 12兼容硬件上训练和推理机器学习模型。目前处于早期开发阶段，兼容Python 3.8-3.11，支持AMD、Intel和NVIDIA主流GPU。该插件旨在为Windows平台的TensorFlow用户提供更多硬件加速选择。

dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究

DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习

DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。

zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架

GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习

ZenML是一个MLOps框架，帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线，并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能，支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。

kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台

AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习

Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

cutlass - 高性能矩阵乘法与混合精度计算的CUDA C++模板库

CUDACUTLASSGEMMGithubTensor Core开源项目高性能矩阵运算

CUTLASS是一个高性能CUDA C++模板库，旨在高效实现矩阵乘法(GEMM)及其扩展运算。支持各种精度与多个NVIDIA架构，如Volta、Turing、Ampere和Hopper。该库的模块化设计方便用户构建和优化自定义核心和应用程序。3.5.1版本新增特性以提升性能并增加新架构支持。

maml - 材料科学机器学习的高级Python接口包

Githubmaml开源项目机器学习材料科学潜在能量面特征工程

maml是一个为材料科学机器学习设计的Python包，提供高级接口简化开发流程。它整合了scikit-learn和tensorflow等机器学习库，以及pymatgen和matminer等材料科学工具，实现特征提取和模型构建。maml支持多种局部环境特征，如双谱系数和Behler-Parrinello对称函数，并包含势能面建模、X射线吸收光谱预测等应用模块。

mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略

GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎

MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。

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