tensorflow-federated

隐私保护的分布式机器学习框架

TensorFlow Federated 联邦学习分散数据机器学习开源框架 Github 开源项目

TensorFlow Federated是一个开源框架，用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API，允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法，包含单机模拟环境，适合研究和实验。除了预测模型训练，还可用于分布式数据的聚合分析。

文档

TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程

GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程，涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络，适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习，同时介绍最新的API使用实践，如layers、estimator和dataset。

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。

gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图

GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具

TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边，数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层，提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务，用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动，主要在Linux环境测试。

DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架支持万亿级训练和优化

DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架

DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练，提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化，包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能，为大规模推荐模型提供全面解决方案。

estimator - TensorFlow 简化机器学习编程的高级API

APIEstimatorGithubTensorFlow开源项目机器学习模型

TensorFlow Estimator是TensorFlow生态系统中的高级API，旨在简化机器学习编程过程。它集成了模型训练、评估、预测和导出功能，提供直观的接口，使开发者能高效构建和部署机器学习模型。作为TensorFlow主包的重要组件，Estimator为用户提供了加速机器学习工作流程的有力工具。

CrypTen - 基于PyTorch的隐私保护机器学习框架

CrypTenGithubPyTorch加密张量安全多方计算开源项目隐私保护机器学习

CrypTen是一个基于PyTorch的隐私保护机器学习框架，通过安全多方计算技术实现加密张量操作。它保持了与PyTorch相似的API，支持自动微分和神经网络模块，便于研究人员调试和探索机器学习模型。CrypTen主要用于研究目的，适用于Linux和Mac系统的Python 3.7环境，为机器学习实践者提供了兼顾隐私保护和易用性的解决方案。

TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程

GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

horovod - 分布式深度学习训练框架，支持TensorFlow, Keras, PyTorch和MXNet

GithubHorovodPyTorchTensorFlow分布式深度学习开源项目性能优化

Horovod是一个分布式深度学习训练框架，提供对TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet的支持。它优化了多GPU并行训练的过程，使得在多GPU上进行训练既快速又简单，无需重大代码修改。Horovod展示了高达90%的扩展效率，适合大规模深度学习应用，同时兼容NCCL和Gloo等高效的集合通信库，确保在各种环境下的高效运行。

serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台

DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理

TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期，通过高效查询表提供版本化访问，支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点，允许无缝部署新版本，支持金丝雀发布和 A/B 测试，并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行，支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。

leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境

AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管

LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。

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