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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
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。
graphene - Python 驱动的高效 GraphQL 架构开发库
API开发GithubGraphQLGraphenePython开源项目数据库集成
作为一个 Python 驱动的 GraphQL 架构开发库，Graphene 以其简洁易用的特性著称。它不仅支持 Relay，还能够与 SQL、MongoDB 等多种数据源无缝集成。Graphene 严格遵循 GraphQL 规范，确保与各类客户端的兼容性。通过提供 Django、SQLAlchemy 等框架的集成方案，Graphene 为开发者构建高性能 GraphQL API 提供了便利。
graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展
GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉
该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。
Raphtory - Rust编写的高性能图数据库 支持时间旅行和复杂分析
GithubPython APIRaphtory图分析图数据库开源项目时态图
Raphtory是一款高性能图数据库，支持大规模数据处理和复杂分析。具备时间旅行、全文搜索等特性，适用于各类图数据应用场景。易于安装和集成，为复杂图数据分析提供强大支持。
Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
cosmos - 高性能WebGL力导向图布局与渲染引擎
CosmosGPU加速GithubWebGL力导向图图形可视化开源项目
Cosmos是基于WebGL技术的力导向图布局算法和渲染引擎。该项目利用GPU加速计算和绘制过程,显著提高了大规模网络图的处理效率。Cosmos能够实时模拟和渲染包含数十万节点和边的复杂网络,并提供灵活的API用于自定义样式和交互。这使其成为处理大规模网络数据可视化的有力工具,适用于区块链交易分析、社交网络研究等领域。
GrapixAI - 专业云GPU租赁平台 提供低成本高效能计算资源
AI工具GPU租赁GrapixAI云计算人工智能去中心化计算
GrapixAI作为专业云GPU租赁平台,提供从NVIDIA RTX 3060到A100等多样化低成本GPU计算资源。平台搭载强大搜索功能,支持按需和可中断租赁模式,并涵盖从个人到企业级的多重安全保障。通过去中心化计算推动AI民主化,GrapixAI为各类用户提供透明价格比较和灵活部署方案,平均可节省30%成本,助力AI项目高效开发与运行。独特的资源匹配算法确保99.9%的GPU利用率,为用户带来卓越的性价比体验。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
instagraph - 将文本自动转换为知识图谱的开源工具
API接口GithubInstaGraph开源项目文本转图知识图谱
InstaGraph是一个开源项目，可将文本或URL转换为知识图谱。该工具基于OpenAI的GPT-3.5技术，生成彩色图形以展示复杂主题中的实体关系。InstaGraph支持动态文本转图形、节点和边缘的颜色编码，并采用响应式设计。除了易于安装和使用外，它还提供API接口便于集成。项目正在开发图形存储、历史记录和图形合并等新功能，致力于构建大规模知识图谱。
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