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sk2torch

实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换

sk2torch是一个开源工具,用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型,使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。

pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包,可用于为计算机视觉模型(如PyTorch和YOLOv5)准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换(如COCO到YOLO),并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式,将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析,按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集,并支持带边界框的图像可视化,从而使图像数据处理更高效便捷。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架,通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块,提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化,KTransformers集成Llamafile和Marlin内核,为LLM推理优化实验提供灵活平台。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
Paddle2ONNX - 将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具
GithubONNXPaddle2ONNXPaddlePaddle开源项目推理引擎模型转换
Paddle2ONNX 是一个开源工具,用于将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式,使模型能够部署到多种ONNX支持的推理引擎如TensorRT、OpenVINO等。Paddle2ONNX不依赖其他组件,只需通过pip安装即可使用。它提供命令行接口和多种参数选项,支持模型优化与量化,适用于不同的部署需求。了解如何安装、使用及优化Paddle模型到ONNX格式,提升部署效率与性能。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架
GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型
Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库,专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案,支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能,并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展,适用于研究和实际应用场景。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包,提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用,并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程,包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议,欢迎开源贡献。
EchoTorch - 高效回声状态网络研究工具库
EchoTorchGithubPyTorch回声状态网络开源项目研究工具神经网络
EchoTorch是基于PyTorch的回声状态网络研究工具库,专注于实现和测试多种ESN模型。该库提供丰富的ESN组件、数据集和评估工具,支持概念器和内存管理等高级功能。EchoTorch的模块化设计便于集成到深度学习架构中,为ESN研究提供灵活性。它还包含数据转换、优化算法和可视化工具,是进行ESN相关实验和研究的理想选择。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库,支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法,包括权重量化、整数量化和浮点数量化,旨在优化模型性能以适应不同平台,如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南,帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
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