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hls4ml

FPGA中实现机器学习推理的高级综合语言工具

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。

ML-for-High-Schoolers - 面向高中生的机器学习和人工智能学习路径
GithubPython人工智能学习路径开源项目机器学习高中生学习
这个开源项目为高中生设计了一条机器学习和人工智能的学习路径。内容涵盖Python基础、机器学习算法和特定领域深入学习,无需复杂数学知识。通过推荐课程、实践项目和深入学习建议,学生可在短期内掌握相关技能。项目还提供AI领域前沿资讯,帮助学生全面了解这一领域。
awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南
AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习
该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。
torch-mlir - 为PyTorch生态系统提供高级编译器支持,并实现与MLIR生态系统的高效集成
GithubLLVMMLIRPyTorchTorch-MLIRTorchScript开源项目
Torch-MLIR项目为PyTorch生态系统提供高级编译器支持,并实现与MLIR生态系统的高效集成。通过多种路径,该项目能够将PyTorch模型转换成Torch MLIR方言,简化硬件供应商的开发过程。此外,还提供了预构建快照,便于安装和使用,并通过示例指导用户完成模型转换和结果运行。该项目是LLVM孵化器的一部分,正在持续发展,且拥有广泛的社区支持和交流渠道。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面,提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时,MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域,致力于提供全面的学习和实践资源,以推动技术进步和行业发展。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用,兼容Hugging Face模型和数据集,性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF,能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性,同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性,为大规模语言模型优化提供了强大支持。
ML-from-scratch-seminar - 哈佛医学院机器学习模型实践研讨会
GithubHarvard Medical SchoolPython实现开源项目机器学习研讨会算法
ML-from-scratch-seminar是哈佛医学院神经生物学系组织的机器学习研讨会。该项目通过理论讲解和编程实践相结合的方式,帮助研究生和博士后实现流行的机器学习模型。研讨会涵盖变分自编码器、隐马尔可夫模型、生成对抗网络等主题,探讨算法的学习动态、优势和局限性,为参与者提供机器学习的实践经验。
FLAML - 高效的Python库,用于自动化机器学习和模型调优
AutoMLFLAMLGithubPython开源项目机器学习模型优化
FLAML是一款轻量级且高效的Python库,旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能,它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优,能处理大规模搜索空间和复杂约束,广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本,并提供详细文档和多种扩展选项,满足用户的不同需求。
ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库
ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习
ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库,支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数,覆盖多种数据类型和卷积算法,并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目,ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点,为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架,具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台,兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器,大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节,致力于构建开放友好的AI社区。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习,尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级,通过推荐阅读的论文和资源,了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
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