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or-tools

Google开源的组合优化软件套件

OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件,提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言,具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题,在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。

tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具
GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法
TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
optimizer - 一个通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化的C++库
GithubONNX优化器命令行安装开源项目模型优化
ONNX提供了一个C++库,通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作,并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道,或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
cp-algorithms - 开源竞赛编程算法资源库
GitHubGithubcp-algorithmse-maxx.ru开源项目竞赛编程算法
cp-algorithms是一个开源项目,专注于翻译和优化竞赛编程中常用的算法和数据结构知识。涵盖图论、动态规划、几何等多个领域,持续更新内容包括曼哈顿距离、背包问题等新文章。网站采用现代设计,提供暗黑模式和高效搜索,为竞赛编程爱好者提供便捷的学习和参考平台。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包,用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等,能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程,助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
Olive - 硬件感知型AI模型优化开源工具
AI加速GithubOlive开源框架开源项目模型优化硬件感知
Olive是一个开源的硬件感知型AI模型优化工具,整合了先进的模型压缩、优化和编译技术。它能根据特定模型和目标硬件自动选择最适合的优化方法,在保证精度和延迟的同时,为云端和边缘设备生成高效推理模型。Olive通过简化开发流程和统一优化框架,支持多种硬件平台,有效提升AI模型部署效率。
Orq - 全流程生成式AI协作与开发平台
AI工具LLM企业解决方案协作平台实验优化生成式AI
Orq是一个面向跨职能团队的生成式AI协作平台,提供AI应用的实验、部署和优化全流程支持。平台特色包括安全测试环境、受控部署和持续优化,并注重数据隐私与安全。Orq旨在帮助团队高效开发和管理基于大语言模型的功能,加快AI产品上市。该平台适合企业级应用,支持团队协作开发可靠的AI解决方案。
jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库
GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速
JAXopt是基于JAX的优化器库,提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU,可自动向量化多个优化问题实例,并支持优化解的微分。目前正与Optax合并,处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。
ToRA - 改进数学推理问题解决的工具集成代理
GithubToRA工具集成开源开源项目数学推理模型发布
ToRA是一款工具集成推理代理,能够通过与外部工具互动解决复杂的数学推理问题。ToRA模型结合了自然语言推理和计算工具的优势,在多个数学任务中表现优异,尤其是ToRA-Code-34B和ToRA-70B,显著提升了数学数据集的准确率。此项目的开源代码和模型为进一步研究数学问题的解决提供了强大的资源。
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