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jetson-containers

为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统

提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器,包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等,支持灵活设置不同CUDA版本,并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像,并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力,简化机器学习和计算机视觉任务的实现。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源,提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导,为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业,都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
deepo - 深度学习Docker环境定制的开源解决方案
DeepoDockerGithub依赖关系开源项目框架深度学习
Deepo是一个开源框架,用于轻松组装深度学习研究的Docker镜像。通过提供多种标准组件和定制化Dockerfile生成器,用户可以简单定义环境并自动解决依赖问题。Deepo支持几乎所有常用的深度学习框架,提供预构建的Docker镜像,支持GPU加速和CPU模式,兼容Linux、Windows和OS X。尽管该项目已停止维护,但仍为快速搭建深度学习环境提供了宝贵的工具和资源。
vertex-ai-samples - Google Cloud Vertex AI的机器学习与生成式AI示例资源
GithubGoogle CloudVertex AI开源项目机器学习模型开发生成式AI
此仓库包含用于演示如何使用、开发和管理Google Cloud Vertex AI平台的笔记本、代码示例和应用程序。无论是Vertex AI初学者,还是有经验的机器学习从业者,都可以在这里找到相关资源。用户可以探索、学习并贡献内容,以充分发挥机器学习的潜力。笔记本可以在Colab或Vertex AI Workbench中运行,方便用户详细了解每个服务的使用方法。
DIGITS - 深度学习模型训练的专用Web应用工具
DIGITSGPU训练GithubNVIDIAtensorflow开源项目深度学习
DIGITS是一个支持Caffe、Torch和Tensorflow框架的深度学习模型训练Web应用,提供详尽的用户文档和实用案例,支持Ubuntu 14.04和16.04操作系统,专为研究人员和开发者设计。
cntr - 便携式容器调试工具 轻松挂载开发环境
Githubcntr命令行工具容器开源项目文件系统调试
cntr是一款容器调试工具,能够将宿主机或其他容器的文件系统挂载到目标容器中,无需修改容器本身。这使开发人员可以在调试时使用所需工具,同时保持生产容器的精简。cntr支持Docker、Podman、LXC等多种容器引擎,提供命令行界面。它利用FUSE文件系统创建嵌套容器,实现高效的文件访问。cntr为容器开发和调试提供了灵活的解决方案,适用于各种容器环境。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
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