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raft

可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

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。

AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架
AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化
AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架,通过实现激活感知权重量化算法,可将模型速度提升3倍,同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型,具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。
leapfrogai - 自托管AI平台,适用于隔离网络和资源受限环境
AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管
LeapfrogAI是一个自托管AI平台,设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能,使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时,定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式,广泛适用于各种应用场景。
Vast.ai - 全球领先的低成本GPU云计算资源平台
AI工具GPU租用Vast.ai云计算人工智能深度学习
Vast.ai作为全球GPU租赁市场平台,提供低成本云GPU计算资源。平台特色包括简单搜索界面、多样化供应商选择、按需和可中断租赁模式、实时竞价系统等。用户可通过GUI和CLI接口操作,并借助自动化硬件性能评估,轻松选择最适合的GPU资源,节省高达5-6倍的计算成本。
candle - Rust语言打造的高性能机器学习框架
CandleGPU支持GithubRust开源项目机器学习框架模型推理
Candle是一款基于Rust开发的机器学习框架,专注于性能优化和易用性。它支持GPU加速计算,提供LLaMA、Stable Diffusion等多种AI模型示例。Candle采用类PyTorch的简洁语法,支持模型训练和自定义操作。该框架具有优化的CPU和CUDA后端,同时支持WebAssembly。作为一个轻量级但功能强大的框架,Candle适用于机器学习应用的快速开发和部署。
RD-Agent - 工业研发自动化的智能数据驱动平台
GithubR&DRDAgent开源项目数据驱动模型开发自动化
RDAgent专注于自动化工业研发的关键环节,尤其在数据驱动的场景下,优化模型和数据的开发。通过‘R’(科研)和‘D’(开发)两个核心组件,实现研发流程的自动化升级,带来显著的工业应用价值。RDAgent提供多种自动化功能,如量化交易、数据挖掘和研究助手等,显著提升研发效率。用户可通过Docker和Conda快速安装和运行RDAgent,并体验多种在线演示。
linfa - Rust语言的综合机器学习工具库
GithubLinfaRust开源项目数据处理机器学习算法库
Linfa是一个用Rust语言开发的开源机器学习工具库,为常见ML任务提供全面解决方案。它实现了多种算法,包括聚类、降维、回归和分类等,并具备数据预处理功能。Linfa支持多种BLAS/LAPACK后端,可满足不同性能需求。这个项目旨在为Rust生态系统构建一个活跃的机器学习社区。
nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案
CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目
nvshare是一个开源的GPU共享机制,支持多个进程或Kubernetes容器在同一GPU上安全并发运行。它利用统一内存API和系统RAM作为交换空间,使每个进程都能访问全部GPU内存。通过nvshare-scheduler管理GPU访问时间,有效避免内存抖动。这种方案适用于GPU使用呈突发性的场景,如交互式开发环境中的Jupyter notebooks等。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具,兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统,通过硬件加速和图优化实现最佳性能,显著提升模型推理和训练速度,尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
ThunderKittens - 高效瓦片原语框架助力深度学习内核开发
CUDAGPU编程GithubThunderKittens开源项目深度学习矩阵运算
ThunderKittens是一个用于开发高性能CUDA深度学习内核的框架。它基于现代GPU架构设计,通过操作16x16及以上的数据瓦片实现高效计算。框架支持张量核心、共享内存优化和异步数据传输等特性,充分利用GPU性能。ThunderKittens以简洁、可扩展和高速为设计原则,适用于各类深度学习算法的高效实现。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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