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全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具

TalosTensorFlowKeras超参数优化模型评估Github开源项目

Talos通过自动化超参数实验和模型评估，提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程，无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验，适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统，并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统，非常适合研究者和数据科学家使用。

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介绍相关项目
Streamline-Analyst - AI数据分析工具，自动化处理全流程数据
GithubStreamline Analyst开源项目数据分析数据可视化模型选择自动化工作流程
Streamline Analyst 是一个基于大型语言模型的开源数据分析应用，旨在提高数据分析效率。它自动执行数据清洗、预处理和其他复杂任务，如识别目标对象、划分测试集以及选择最佳模型。用户只需进行简单的操作，即可快速得到高质量的视觉化结果和模型。此工具确保数据隐私和安全，同时未来将增加自然语言处理、神经网络和对象检测等更多高级功能。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案，用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能，可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets，EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练，兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区，了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
tensor-house - 企业AI/ML项目的全面参考工具包
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为企业提供营销、定价、供应链和智能制造领域的AI/ML应用参考工具包，包括Jupyter笔记本、原型应用、数据集和评估问卷，帮助快速评估项目准备度，进行数据分析和构建模型原型，适用于深度学习、强化学习和因果推断方法。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具，提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术，并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5，特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集，还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性，并与Unsloth合作，进一步优化了训练效率和显存使用。
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。
ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集
AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练
AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集，包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性，并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU，为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。
tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源，包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型，并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接，帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
AdalFlow - 打造和优化大语言模型任务流水线的轻量级、模块化应用库
AI库AdalFlowGithubLLM应用大语言模型开源项目模块化
AdalFlow是一个基于PyTorch设计模式的大语言模型（LLM）应用库，旨在帮助开发人员构建和优化任务流水线。这个库注重代码的可读性和模块化，能够灵活应对从聊天机器人到文本分类等不同的AI应用。AdalFlow支持用户根据自身的需求进行定制和迭代，提供一种清晰的流水线结构和基于组件的构建方式，使用户能够轻松理解和部署LLM工作流。
aitlas - 地球观测人工智能工具箱简介
AiTLASGithub人工智能地球观测开源项目机器学习遥感
AiTLAS是一个开源的地球观测人工智能工具箱，集成了先进的机器学习方法和地球观测数据集。它适用于土地利用分类、作物预测、对象定位等多种任务。该工具箱旨在帮助地球观测专家应用新型AI方法，并为AI研究人员提供标准化的地球观测数据。AiTLAS支持Python 3.7+，提供文档和示例，便于安装和使用。
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