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graph-learn

大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow

Graph-Learn图神经网络分布式框架实时推理大规模图数据Github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。

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介绍相关项目
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DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练，提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化，包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能，为大规模推荐模型提供全面解决方案。
wundergraph - 高效API组合的后端服务框架
API组合GithubGraphQLTypeScriptWunderGraph后端框架开源项目
WunderGraph是一款创新的Backend for Frontend框架，通过API组合优化开发工作流。它融合API网关和BFF模式，引入包管理概念，简化API组合过程。该框架支持多API统一访问，减少胶水代码，并提供API依赖分析和可观测性功能。WunderGraph为前端开发者提供类型安全的客户端，兼容React、NextJS等主流框架，有效提高API开发和使用效率。
graph-adversarial-learning-literature - 图数据对抗攻防研究文献综述
Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法节点分类防御策略
该项目整理了图结构数据对抗攻击和防御相关论文，涵盖节点分类、图分类、链接预测等任务。论文按上传日期降序排列，便于了解最新进展。项目还包含一篇综述文章，回顾110多篇相关研究。对图对抗学习研究者提供了系统性的文献资源。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
langgraph-example - 多角色LLM应用的云端部署方案
GithubLLM应用LangGraph云部署多智能体系统开源项目状态管理
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reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理
GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理
利用大语言模型与知识图谱，提供优化的规划-检索-推理框架，实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程，并支持多种大语言模型的插拔式推理，使推理结果更具解释性和灵活性。
tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架
GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习
TensorFlow Federated是一个开源框架，用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API，允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法，包含单机模拟环境，适合研究和实验。除了预测模型训练，还可用于分布式数据的聚合分析。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
DIG - 图深度学习的综合平台，支持高级图生成、自监督学习和三维图研究
DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目
DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标，支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级，推荐使用。
HugeCTR - GPU加速的大规模深度学习推荐系统框架
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HugeCTR是专为大规模深度学习模型设计的GPU加速推荐系统框架,支持高效训练和推理。框架在MLPerf等基准测试中性能卓越,提供直观的API接口,并具备大规模嵌入等核心功能。HugeCTR实现了模型并行训练、混合精度计算、嵌入缓存等先进特性,可高效部署超大规模嵌入的推荐模型。
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