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TonY

在 Apache Hadoop 上原生运行深度学习框架的框架

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。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现,旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程,每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者,都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具,支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具,基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务,包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新,并提供RESTful API和native API,适用于敏捷开发和移动应用。
chainer - Python深度学习框架,支持动态计算图和CUDA加速
CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分
Chainer是一个Python深度学习框架,提供基于define-by-run方法的自动微分API(动态计算图)和面向对象的高级API,用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN,实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段,仅进行bug修复和维护,但其文档、教程和社区资源仍然活跃,适合研究和开发深度学习模型的用户。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成,支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块,开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能,实现高效的大规模AI训练和服务部署。
alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统
AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化
Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务,能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护,Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa,用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行,从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
fondant - 旨在协同构建和共享数据集的开源数据框架
FondantGithub共享操作开源项目数据处理数据框架数据集构建
Fondant是一个开源数据框架,旨在协同构建和共享数据集。它允许用户无需移动源数据即可进行数据初始化、处理和加载,支持可插拔的工作流、自定义组件以及版本追踪与数据浏览。Fondant适用于跨云端环境(如Google Cloud的Vertex和AWS的Sagemaker),使数据处理简单、可扩展,是生产环境中处理和共享数据集的理想选择。
deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境
AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目
AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像,支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库,优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证,确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息,助力高效开发与部署AI模型。
alluxio - 跨计算框架的高效虚拟存储系统
AlluxioDockerGithub分布式存储系统开源项目数据管理社区
Alluxio是一个虚拟分布式存储系统,用于在计算框架与多个存储系统之间搭建桥梁,使计算应用能够通过统一接口访问各种存储资源。凭借其出色的数据管理能力,Alluxio已被众多知名企业采用,管理数PB的数据,部署规模可达3000个节点以上,同时提供多个社区互动渠道如Slack和社区会议。
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