linfa

Rust语言的综合机器学习工具库

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。

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介绍相关项目

femtoGPT - 使用Rust实现的最小GPT模型，支持推理与训练

GPTGithubOpenCLRustfemtoGPT开源项目语言模型

femtoGPT是一个用Rust实现的最小生成预训练转换器，支持在CPU和GPU上进行GPT模型的推理与训练。项目从零开始构建了张量处理逻辑以及训练和推理代码，适合对大语言模型感兴趣并想深入了解其工作原理的用户。使用了随机生成、数据序列化和并行计算库，尽管速度较慢，但能在NVIDIA和AMD显卡上运行。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

rudis - Rust开发的高性能Redis兼容键值存储系统

GithubRedis兼容RudisRust内存数据库开源项目键值存储

Rudis是Rust语言开发的高性能键值存储系统，复现Redis核心功能。特点包括跨平台兼容、支持多种数据结构、RDB和AOF持久化机制，以及Redis API兼容性。Rudis具有快速处理和即时响应能力，适合对性能、可靠性和安全性有高要求的应用场景。支持Docker部署，便于快速部署和使用。

falcon - 轻量级自动机器学习库支持一行代码训练模型

AutoMLFalconGithubONNXPython库开源项目机器学习

Falcon是一个轻量级Python库，通过单行代码即可训练生产级机器学习模型。该库提供简单易用的接口，支持多种预设配置，并可扩展集成其他框架。Falcon深度支持ONNX，实现复杂pipelines导出为单一ONNX图，便于跨平台部署。目前主要支持表格分类和回归任务，适合快速构建和集成机器学习项目。

opentelemetry-rust - 全面的应用程序性能监控工具集

GithubOpenTelemetryRust可观测性开源项目追踪遥测数据

OpenTelemetry Rust是一个开源的可观测性框架，为Rust应用程序提供遥测数据收集和导出功能。它支持metrics、logs和traces的instrumentation，可与Prometheus、Jaeger等工具集成。该项目提供API和SDK，便于开发者监控和分析应用性能。目前处于积极开发阶段，大部分组件已达到Beta或Alpha状态。

swim-rust - 流式状态应用开发框架

GithubSwim Rust SDKTokioagentlanestateful应用开源项目

Swim Rust SDK是基于Tokio异步运行时的开发框架，用于构建具有多路复用流式API的有状态应用。框架支持创建通过URI寻址的状态代理，每个代理作为独立Tokio任务运行。代理具有公共和私有状态，支持内存或持久化存储。通过链接机制，可实时观察和更新代理的公共状态。该SDK适用于需要实时数据流和复杂状态管理的应用开发，尤其适合构建高性能的分布式系统。

mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台

GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包

MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。

oxen-release - 机器学习数据集的高效版本控制系统

GithubOxen开源项目数据版本控制数据管理机器学习数据集

Oxen是专为机器学习数据集设计的高速版本控制系统，能高效处理大规模结构化和非结构化数据。它提供类似git的界面，优化了大文件和大数据集处理，支持命令行、Rust、Python和HTTP接口。Oxen具备快速索引、易用性、大文件处理、数据帧处理和变更跟踪等特点，为数据科学家和机器学习工程师提供高效的数据管理解决方案。

PFLlib - 个性化联邦学习算法库和评估平台

GithubPFLlib个性化开源项目数据集算法库联邦学习

提供36种传统和个性化联邦学习算法，涵盖3种场景和20个数据集。专注于统计异质性数据，支持高效GPU内存使用及新增的隐私保护功能。新手用户通过简单的示范指南即可快速上手，参与贡献算法、数据集和评估指标。支持非独立同分布和不均衡数据，并可在多达500个客户端上进行训练模拟。

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