hbox

高效的AI和大数据调度平台，支持多种深度学习框架

Hbox 深度学习框架大数据人工智能 Hadoop Yarn Github 开源项目

Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。

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介绍相关项目

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。

backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台支持多种框架与加速器

APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理

Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。

h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台

GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法

H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。

TonY - 在 Apache Hadoop 上原生运行深度学习框架的框架

GithubHadoopPyTorchTensorFlowTonY开源项目深度学习

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。

HybridBackend - 异构集群上的高性能推荐系统训练框架

GPU优化GithubHybridBackend嵌入层开源项目推荐系统深度学习框架

HybridBackend是一个为异构集群设计的高性能推荐系统训练框架。它优化了分类数据加载、GPU嵌入层处理和大规模训练通信，提高了wide-and-deep模型的训练效率。该框架兼容现有AI工作流，提供多种安装选项和完善的文档。HybridBackend采用开源Apache 2.0许可证，支持社区贡献。

hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台

GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储

Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。

latentbox - AI、创意和艺术领域的精选资源聚合平台

AIGithubLatent Box创意开源项目艺术资源聚合

Latent Box是一个创新资源聚合平台，专注于AI、创意和艺术领域。通过精心筛选和社区共创，该平台致力于缩小信息差距，促进跨界合作，并持续更新高质量内容。Latent Box旨在提供有价值的资源，激发创新灵感，推动多元化学习和探索。

helix - 私有部署人工智能平台

AI平台GPUGenAIGithubHelixML开源项目私有部署

Helix是一款为企业提供的私有部署人工智能平台，允许自主控制数据安全并本地部署AI技术。平台支持简便的模型微调，实现拖放操作即可完成，适合处理语言和图像模型等任务。Helix通过优化GPU内存和响应时间的权衡，为企业提供高效、可扩展的AI解决方案，特别适用于需要保持数据隐私和数据安全的场合。Helix助力企业轻松引入开源AI的顶尖技术，开启私有人工智能的应用实践。

ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱

AI工具箱AiDBGithub开源项目推理框架模型部署深度学习

AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具，兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成，通过统一接口支持多平台操作，如Linux、MacOS和Android，以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示，帮助用户快速进行模型部署。

Hypernets - 自动机器学习通用框架支持多种算法与优化技术

AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化

Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。

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