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raft

可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

RAFTGPU加速机器学习向量搜索CUDAGithub开源项目

RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。

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介绍相关项目
cccl - 统一的CUDA C++核心库集合提升开发效率
C++CCCLCUDAGithubNVIDIA并行计算开源项目
CUDA C++ Core Libraries (CCCL) 整合了Thrust、CUB和libcudacxx三个主要CUDA C++库。CCCL为开发者提供高效、安全的编程工具，简化CUDA开发流程。该项目支持多个CUDA工具包版本，具有跨平台兼容性，并通过持续更新来确保API稳定和性能提升。CCCL旨在成为CUDA C++开发的标准库，为GPU编程提供全面支持。
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库，提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录，帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手，社区支持持续改进库功能。
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。
lancedb - 高效管理与检索嵌入的开源多模态向量数据库
GPU支持GithubLanceDB多模态数据嵌入管理开源项目矢量搜索
LanceDB 是一款开源的多模态向量数据库，具备持久存储功能，能够简化嵌入的管理与检索。它支持生产级别的向量搜索，无需管理服务器，可存储、查询和过滤向量、元数据以及多模态数据（包括文本、图片、视频、点云等）。它还支持向量相似性搜索、全文搜索和SQL查询，并提供原生的Python和JavaScript/TypeScript支持，同时实现零拷贝和自动版本管理。LanceDB 与 LangChain、LlamaIndex、Apache-Arrow、Pandas、Polars、DuckDB 等多个生态系统集成。其核心由Rust编写，基于Lance构建，专为高性能机器学习工作负载而设计。
GradCache - 突破GPU/TPU内存限制，实现对比学习无限扩展
GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目
Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制，可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练，并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架，并已整合至密集段落检索工具DPR。
nccl - 优化GPU间通信的高性能库
GPU通信GithubNCCLNVIDIA并行计算开源项目深度学习
NCCL是NVIDIA开发的开源GPU通信库，为深度学习和高性能计算优化了全归约、广播等通信模式。它在PCIe、NVLink等平台上实现高带宽，支持单节点和多节点GPU应用。NCCL可用于任意数量的GPU，适配单进程和多进程（如MPI）环境，为AI和科学计算提供高效的通信解决方案。该项目提供简易的构建安装方法和灵活的编译选项，方便开发者根据需求优化性能。
datafusion - 基于Apache Arrow的快速查询引擎 支持SQL和DataFrame API
Apache DataFusionArrowGithubRust开源项目数据处理查询引擎
Apache DataFusion是基于Rust和Apache Arrow的查询引擎，提供SQL和DataFrame API。支持CSV、Parquet、JSON和Avro格式，性能优异且可广泛定制。适用于构建特定领域查询引擎、数据库平台和数据管道，便于开发者快速起步并按需定制。其开源特性和活跃社区为项目开发提供了有力支持。
LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架
GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM
LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。
rag - 高效检索增强生成系统RAG实现
GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目
RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法，通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署，可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。
rag-search - 智能数据检索和排名优化工具
API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型
RAG Search API是由thinkany.ai开发，旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能，包括信息重排、筛选详细数据等，并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术，从而提升数据处理的效能。
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