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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
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
kfp-tekton - Kubeflow Pipelines与Tekton集成的开源机器学习工作流平台
CI/CDGithubKubeflow PipelinesKubernetesTekton开源项目机器学习工作流
kfp-tekton是一个将Kubeflow Pipelines与Tekton后端集成的开源项目。它允许用户使用Kubeflow Pipelines DSL创建管道，并将其编译为Tekton YAML。该项目提供SDK编译器、API服务和用户界面，支持端到端的机器学习工作流程，包括日志记录和工件跟踪。基于Kubeflow Pipelines和Tekton的最新版本，kfp-tekton为机器学习从业者提供了一个可扩展且可移植的管道解决方案。
autoai - 自动化AI模型训练与优化框架
AutoAIGithub代码生成开源项目数据预处理机器学习预测模型
BlobCity AutoAI是一个自动化AI/ML模型训练框架，适用于分类和回归问题。该框架集成了特征选择、模型搜索、训练和超参数调优功能，并能生成高质量模型代码。AutoAI支持多种数据输入格式，提供内置预处理、模型评估和可视化工具，简化了AI开发流程。目前该项目处于beta版本，正在持续开发完善中。
facetorch - Python库支持深度学习的面部检测和分析，同时加速CPU和GPU性能
GithubPython库TorchScriptfacetorch开源项目深度学习面部分析
Facetorch是一个Python库，使用深度神经网络进行面部检测和特征分析。它支持Hydra配置，使用conda-lock和Docker进行环境重现，并通过TorchScript加速CPU和GPU性能。该工具可扩展，允许通过Google Drive上传模型文件和添加配置文件。请谨慎使用，并遵循欧盟可信AI伦理指南。
Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台
GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测
TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。
tuning_playbook - 深度学习模型性能调优指南
Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优
该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱，支持多种优化功能，如自定义优化器训练、LISA算法等，已广泛应用于机器学习领域。
Openlayer - 机器学习模型评估与监控的一站式平台
AI工具LLM测试Openlayer开发者工具模型监控版本控制
Openlayer为机器学习模型开发提供全面解决方案。该平台集成了测试、评估和监控功能，尤其针对大型语言模型(LLMs)进行了优化。通过自动化测试、实时监控、版本控制和安全部署，Openlayer助力开发者打造高质量的AI模型。平台特色包括快速上手、类Git版本控制、多渠道通知和SOC 2 Type 2认证，满足AI团队高效开发需求。
theseus - 构建适用于机器人和视觉应用的定制非线性优化层
GithubPyTorchTheseus开源项目机器人神经网络非线性优化
Theseus 是一个高效的通用库，专门用于在 PyTorch 中构建定制的非线性优化层，支持机器人和视觉问题中的端到端可微分架构。其特性包括二阶非线性优化器、线性求解器、向量化和 GPU 加速，有助于提高计算速度和内存使用效率。该库通过结合领域专用模型和神经网络模型，在保持计算梯度的同时优化 AI 模型，非常适合研究人员和开发者使用。
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