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jax

高性能科学计算和机器学习的Python加速库

JAX是一个专为高性能数值计算和大规模机器学习设计的Python库。它利用XLA编译器实现加速器导向的数组计算和程序转换,支持自动微分、GPU和TPU加速。JAX提供jit、vmap和pmap等函数转换工具,让研究人员能够方便地表达复杂算法并获得出色性能,同时保持Python的灵活性。

accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架
AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
jackson - Java多功能数据处理工具集
GithubJSONJacksonJava开源项目数据处理
Jackson是一套面向Java和JVM平台的多功能数据处理工具集。它以高效的JSON解析和生成功能为核心,提供流式API和数据绑定能力。Jackson支持多种数据格式,如Avro、CBOR和CSV等,并通过扩展模块兼容Guava、Joda等常用Java库的数据类型。凭借其卓越的性能、灵活性和丰富的功能,Jackson成为Java生态系统中处理JSON和其他数据格式的重要工具。
polyaxon - 深度学习应用的全面管理平台
GithubPolyaxon分布式训练开源项目机器学习深度学习超参数调优
Polyaxon是一个旨在提升深度学习应用开发效率的平台,提供构建、训练和监控大规模深度学习应用的解决方案。兼容主流深度学习框架如Tensorflow、MXNet和Caffe等,并支持在数据中心、云提供商或由Polyaxon托管的环境中部署。Polyaxon通过智能容器和节点管理,使GPU服务器成为团队或组织的共享资源,提升工作效率。平台还提供详细的安装和快速入门指南,支持分布式训练和超参数优化等功能。
fastmlx - FastMLX为MLX模型提供高性能托管API 支持视觉和语言模型
APIFastMLXGithubMLX模型图像处理开源项目机器学习
FastMLX是一个高性能API,用于托管MLX模型,包括视觉语言模型和语言模型。它提供OpenAI兼容接口,支持动态模型加载、多种模型类型和图像处理。FastMLX具有高效的资源管理能力,易于集成和扩展。通过多工作进程并行处理,提高了系统吞吐量和响应速度。此外,FastMLX支持函数调用功能,进一步增强了其多功能性。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
levanter - 专注可读性与可扩展性的大语言模型训练框架
GithubJAXLevanter分布式训练大语言模型开源项目机器学习框架
Levanter是一个用于训练大型语言模型和基础模型的框架。该框架使用Haliax命名张量库编写易读的深度学习代码,同时保持高性能。Levanter支持大型模型训练,兼容GPU和TPU等硬件。框架具有比特级确定性,保证配置一致性。其功能包括分布式训练、Hugging Face生态系统兼容、在线数据预处理缓存、Sophia优化器支持和多种日志后端。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
jug - Python任务并行化和分布式计算框架
GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信
Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架,支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信,兼容NFS,实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现,具有良好的跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能,适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。
einops - 灵活高效的张量操作,兼容多个框架
Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习
Einops 提供简洁高效的张量操作,适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符,提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务,是开发者优化代码的理想工具。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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