MONAI

基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台

MONAI PyTorch 医疗成像深度学习框架开源软件 Github 开源项目

MONAI是一个基于PyTorch的开源平台，专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标，并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具，促进跨领域合作。

文档

Monitaur - AI生命周期管理与风险控制平台

AI工具AI治理Monitaur合规性模型风险管理责任AI

Monitaur提供AI全生命周期管理平台,整合数据、治理、风险和合规功能。该平台支持从政策制定到自动化的AI治理流程,助力企业降低AI风险,发挥AI潜力,实现负责任的AI应用。通过统一解决方案,Monitaur将AI治理意图转化为可执行的实践。

pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架

AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络

pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。

CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库

CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台

CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。

pai - 兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台

AI平台GithubKubernetesMicrosoftOpenPAI开源项目深度学习

OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台，支持本地、混合和公共云部署，兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验，提供从训练到部署的完整解决方案，适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理，并提供丰富的扩展和定制功能。

torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架

GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能

TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。

LAION - 开源机器学习资源与数据集提供平台

AI工具LAION人工智能图像文本对开源数据集机器学习

LAION作为非营利组织，提供开放机器学习资源，包括大规模数据集、工具和模型。平台主要产品有LAION-400M、LAION-5B图像文本对数据集，CLIP视觉转换器模型和LAION-Aesthetics美学筛选子集。LAION致力于推动开放式机器学习研究，鼓励资源重复利用，支持环保理念和公共教育发展。

polyaxon - 深度学习应用的全面管理平台

GithubPolyaxon分布式训练开源项目机器学习深度学习超参数调优

Polyaxon是一个旨在提升深度学习应用开发效率的平台，提供构建、训练和监控大规模深度学习应用的解决方案。兼容主流深度学习框架如Tensorflow、MXNet和Caffe等，并支持在数据中心、云提供商或由Polyaxon托管的环境中部署。Polyaxon通过智能容器和节点管理，使GPU服务器成为团队或组织的共享资源，提升工作效率。平台还提供详细的安装和快速入门指南，支持分布式训练和超参数优化等功能。

OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架

EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目

OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。

MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集

GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络

MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集，包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像，涵盖多种医学影像模态，适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像，支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性，成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。

hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包

AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习

hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包，提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件，以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程，适用于该领域的研究人员和从业者。

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