hls4ml

FPGA中实现机器学习推理的高级综合语言工具

hls4ml FPGA 机器学习高等级综合神经网络 Github 开源项目

hls4ml是一个专为FPGA上实现机器学习推理而设计的开源软件包。它利用高级综合语言（HLS）将传统开源机器学习模型转化为可配置的固件，从而实现高效推理。项目提供详尽的文档和教程，适用于快速入门和深入研究。用户可以通过GitHub平台参与讨论和贡献。该软件包特别适用于对高性能和低延迟推理要求高的应用场景，如粒子物理和自动驾驶领域。支持与Xilinx Vivado HLS工具的集成，并提供多种安装方式。

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介绍相关项目

mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程理论实践并重

GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法

mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。

Hypernets - 自动机器学习通用框架支持多种算法与优化技术

AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化

Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。

SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架

GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算

SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。

vs-mlrt - 多平台VapourSynth机器学习滤镜运行时集合

AI推理运行时GPU加速GithubVapourSynth开源项目机器学习滤镜跨平台支持

vs-mlrt是一个跨平台VapourSynth机器学习滤镜运行时项目，支持x86 CPU、Intel、NVIDIA和AMD GPU。项目包含vsov、vsort、vstrt和vsncnn等多个运行时，并提供Python封装器vsmlrt.py，统一了不同后端的使用接口。用户可根据硬件选择合适的运行时，实现高效AI滤镜处理。

helix - 私有部署人工智能平台

AI平台GPUGenAIGithubHelixML开源项目私有部署

Helix是一款为企业提供的私有部署人工智能平台，允许自主控制数据安全并本地部署AI技术。平台支持简便的模型微调，实现拖放操作即可完成，适合处理语言和图像模型等任务。Helix通过优化GPU内存和响应时间的权衡，为企业提供高效、可扩展的AI解决方案，特别适用于需要保持数据隐私和数据安全的场合。Helix助力企业轻松引入开源AI的顶尖技术，开启私有人工智能的应用实践。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集

GithubJavaScriptml.jsnpm库开源项目机器学习

ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具，覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具，每个模块都附有详细的链接说明，便于开发者快速找到和使用所需功能。

www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全，免费公开，便于学习与作者互动

CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目

项目为免费非营利教育工具，包含约500个机器学习及深度学习主题，如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等，帮助用户节省搜索时间，连接优秀作者。项目持续更新，支持社区贡献，致力于知识共享和教育普及。

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程

GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络

项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。

Flux.jl - 轻量级的纯Julia机器学习框架

FluxGPU支持GithubJulia开源项目机器学习轻量级抽象

Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架，结合原生GPU和自动微分支持，提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现，并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本，支持快速模型构建与训练。了解更多信息，请参阅快速入门和文档页面。

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