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nogil

Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代

nogil项目是Python多线程编程的重要进展,旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置,有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发,但其核心理念已被PEP 703采纳,为Python的并行计算能力开辟了新途径。

litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具
GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目
GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库,旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速,并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法,同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。
nevergrad - 无梯度优化库 支持多种参数类型
GithubNevergradPython库优化平台参数化开源项目无梯度优化
Nevergrad是一个Python 3.8+开源无梯度优化库,支持连续、离散变量及混合参数空间的优化。它提供简洁的API,用于函数最小化和超参数调优等任务。库中包含多种优化算法,如NGOpt,可处理高维和非凸优化问题。Nevergrad适用于机器学习、科学计算和工程领域的优化任务。
cytoolz - 函数式编程工具库的高性能Cython实现
CyToolzGithubPython工具包函数式编程开源项目迭代器高性能
cytoolz是Python工具包toolz的Cython实现版本,为迭代器、函数和字典提供高性能实用工具。它完全兼容toolz的API,但运行速度通常提升2-5倍,并提供C API供其他Cython项目使用。支持Python 3.7+且无额外依赖,cytoolz特别适合处理大规模数据集。该库遵循函数式编程理念,可与itertools、functools等标准库无缝配合。
tg2 - TurboGears 灵活的Python Web开发框架
GithubPythonTurboGearsWeb框架全栈框架开源项目微框架
TurboGears是一个灵活的Python Web框架,可作为全栈框架或微框架使用。它支持快速开发和定制,适用于单文件模式和完整应用开发。该框架提供简洁的API、出色的性能,并有详细的文档和教程。TurboGears适合各种规模的Web项目开发,能够帮助开发者高效地构建Web应用。
gunicorn - 轻量级Python WSGI HTTP服务器
GithubGunicornHTTP服务器PythonWSGIWeb框架开源项目
Gunicorn(Green Unicorn)是一个为UNIX系统设计的Python WSGI HTTP服务器,采用预分叉工作模型。它具有广泛的Web框架兼容性,实现简单,资源消耗低,性能出色。支持Python 3.7及以上版本,通过pip即可安装。Gunicorn提供灵活配置,适合各类生产环境部署。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法
CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练
GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外,还包括推理、训练及评估的指南,及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。
celery - 可靠分布式任务队列系统
CeleryGithubPython任务队列分布式系统开源项目消息中间件
Celery是一个分布式任务队列系统,用于在线程或机器间分配工作。支持多种消息代理和结果后端,具有高可用性和可扩展性。易于使用和维护,支持自定义功能。适用于Python 3.8+和PyPy3.9+环境,可与多种Web框架集成。Celery支持异步任务处理和定时任务调度,适用于各种规模的应用场景。
cloudpickle - 增强Python序列化能力的跨网络工具
GithubPython序列化cloudpicklelambda函数交互式定义函数开源项目集群计算
cloudpickle是一个扩展Python序列化功能的库,可序列化标准pickle模块不支持的Python构造。它在集群计算环境中尤为有用,能够通过网络将Python代码发送到远程主机执行。支持序列化lambda函数、交互式定义的函数和类等。cloudpickle提供pickle_by_value API,允许用户指定按值序列化的模块,提高分布式环境中的灵活性。需注意,cloudpickle仅适用于相同Python版本环境间传输对象,不支持长期对象存储。
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