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tensorcircuit

新一代量子软件框架 支持多种先进功能

TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。

tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈
Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器
Apache TVM为深度学习提供高效编译支持,优化执行效率,适合用于学术与工业研究领域,填补了框架与后端之间的技术差距。
warp-drive - GPU驱动的高效多智能体强化学习框架
GPU加速GithubWarpDrive多智能体并行计算开源项目深度强化学习
WarpDrive是一款开源的强化学习框架,专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习,通过充分利用GPU并行计算能力,显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输,并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟,大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能,实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。
CodeTF - 代码大语言模型和智能开发的全方位工具库
CodeTFGithub代码操作代码智能开源项目推理管道模型微调
CodeTF是一个为代码大语言模型和代码智能设计的Python库。它提供训练和推理接口,支持代码摘要、翻译和生成等任务。该库还包含多语言代码操作工具、预训练模型和评估基准。CodeTF简化了复杂流程,为开发者提供了一个便捷的环境来将先进的代码大语言模型集成到实际应用中。
cube-studio - 由腾讯音乐开发的涵盖数据管理、模型训练、模型服务化及监控等功能的云原生机器学习平台
AICube StudioGithub云原生开源项目机器学习平台腾讯音乐
cube-studio是由腾讯音乐开发的云原生机器学习平台,涵盖数据管理、模型训练、模型服务化及监控等功能。支持多种开源IDE和计算框架,适合AI专业人员及非专业用户。通过提供自动学习和推理服务,该平台帮助用户快速集成及部署AI解决方案。此外,其资源管理工具强大,支持多种集群环境,助力企业优化算力资源管理和运算效率。
QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架
GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性
QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。
tensorboardX - TensorBoard可视化的轻量级Python扩展库
GithubTensorBoardtensorboardX可视化开源项目机器学习深度学习
tensorboardX是一个开源的轻量级Python库,用于简化TensorBoard可视化工具的使用。它支持多种数据类型的可视化,如标量、图像和音频等。通过简单的函数调用,开发者可以轻松记录实验数据。该库兼容PyTorch等多种深度学习框架,方便跟踪和分析机器学习实验。此外,tensorboardX还能与Comet平台集成,提供额外的实验管理功能。它具有良好的版本兼容性,为不同环境下的机器学习项目提供了灵活的可视化解决方案。
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。
awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码,展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分,并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件,并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
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