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TonY

在 Apache Hadoop 上原生运行深度学习框架的框架

TonY深度学习HadoopTensorFlowPyTorchGithub开源项目

TonY框架支持在Apache Hadoop上运行深度学习任务，兼容TensorFlow、PyTorch、MXNet和Horovod。支持分布式或单节点训练，提供灵活可靠的机器学习任务执行方式，适用于Hadoop 2.6.0及以上版本，并支持GPU隔离。项目通过Gradle构建，可通过虚拟环境或Docker容器启动深度学习作业。详细配置和使用案例请参阅官方文档和示例。

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介绍相关项目
thinc - 灵活轻量的深度学习库，支持多种主流框架
GithubMXNetPyTorchTensorFlowThincdeep learning开源项目
Thinc是一款轻量级深度学习库，提供简洁的函数式编程API，支持与PyTorch、TensorFlow、MXNet等框架的集成。用户可以通过Thinc构建、配置和部署自定义模型。Thinc支持类型检查、简洁的函数式模型定义、可扩展的后台系统，并兼容Python 3.6+，适用于Linux、macOS和Windows操作系统。
training-operator - Kubernetes原生的分布式机器学习训练解决方案
GithubKubeflowKubernetesTraining Operator分布式训练开源项目机器学习
Kubeflow Training Operator是一个Kubernetes原生工具，支持PyTorch、TensorFlow等多种框架的分布式训练。用户可以通过Kubernetes自定义资源API或Python SDK轻松部署和管理大规模机器学习模型的训练任务。项目还提供全面的监控设计和社区支持，是优化模型训练流程的理想工具。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。
elasticdl - Kubernetes原生深度学习框架，支持弹性调度和容错
ElasticDLGithubKubernetesPyTorchTensorFlow开源项目深度学习
ElasticDL是一个Kubernetes原生的深度学习框架，提供故障容错和弹性调度功能。通过Kubernetes的原生设计，ElasticDL能够实现故障恢复，并与其优先权抢占机制协同工作，提高集群整体利用率。框架支持TensorFlow和PyTorch，界面简洁，用户可通过命令行进行分布式训练。无论在本地、内部集群还是公有云，ElasticDL都能快速启动深度学习任务。
petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据
Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习
Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架，适用于数十亿到数万亿参数的模型（如大型语言模型）。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争，并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程，提供了多样且强大的开发工具。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。
MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例，使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行，确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新，包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库，支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
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