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GraphScope

统一分布式图计算平台

GraphScope图计算分布式系统大规模图处理Python接口Github开源项目

GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。

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介绍相关项目
grape - 高性能图处理和节点嵌入库
GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入
GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架，专为开发和应用大规模图神经网络（GNN）而设计，已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块，支持批量图采样、在线推理及流图更新功能，兼容PyTorch和TensorFlow，提供完整的GNN模型开发解决方案。
nebula - 开源分布式图数据库系统
GithubNebulaGraph分布式系统图数据库大规模数据处理开源项目数据存储
NebulaGraph是一个开源分布式图数据库系统，专为处理大规模图数据而设计。它采用存储计算分离架构，支持水平扩展，通过RAFT协议确保数据一致性。系统提供兼容OpenCypher的查询语言，可用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。NebulaGraph具有毫秒级查询性能、灵活的扩展性和强大的图分析功能，能够满足企业在图数据管理和分析方面的需求。
graphstorm - 训练和部署大规模图机器学习模型的企业级框架
GithubGraphStorm分布式训练图机器学习开源项目节点分类链接预测
GraphStorm是一个面向企业的图机器学习框架，能处理数十亿节点和边的超大规模图。它提供可扩展的训练和推理管道，内置多种GML模型，支持一键训练。框架还提供丰富配置选项用于自定义模型和训练流程，并支持分布式训练自定义GML模型，只需提供模型实现即可实现扩展。
modelscope - 整合与应用前沿AI模型的开放平台
API接口GithubModelScope开源库开源项目机器学习模型模型服务
ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。
agentscope - 大型模型支持的多智能体应用开发平台
APIAgentScopeGithub分布式多智能体应用大规模模型开源项目
AgentScope是一个先进的多智能体平台，专为开发人员构建基于大规模模型的多智能体应用而设计。该平台易于使用，并配备全面的组件和详尽的文档，同时提供定制的容错控制和重试机制以增强应用的稳定性。其分布式架构简化了多智能体系统的开发流程，提高了开发效率。
graphsignal-python - Graphsignal为AI应用提供全面观测与性能优化
AI观测GithubGraphsignal应用监控开源项目性能分析错误追踪
Graphsignal是一个面向AI代理和LLM应用的观测平台，提供AI上下文追踪、交互评分、延迟分析、成本监控和异常检测等功能。该平台支持OpenAI和LangChain等主流框架，性能开销低，可帮助开发者轻松监控和分析AI应用，提升整体运行效果。通过Graphsignal，开发团队能够更好地了解AI应用的运行状况，及时发现并解决潜在问题。该平台采用自动化集成方式，便于开发者快速部署，实现AI应用的实时监控和性能优化。
Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库
GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫
ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程，适用于网站和本地文件，如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息，ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装，支持多种自定义配置，适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。
OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究
GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习
OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。
grafbase - 数据源整合与高性能API图构建平台
APIGithubGrafbase开源项目数据源统一图谱边缘计算
Grafbase是一个API开发平台，专注于将多个数据源整合到单一图中。该平台可部署在靠近用户的边缘或企业自有基础设施上，以优化API性能。Grafbase提供上手指南、示例、模板、文档和CLI工具，便于开发者构建和管理现代API。适用于快速原型开发和复杂数据图构建，Grafbase旨在满足多样化的API开发需求。
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