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poptorch

将PyTorch模型部署到Graphcore IPU的开源工具

PopTorch是一个为Graphcore IPU开发的PyTorch扩展工具集,支持在IPU上进行模型训练、评估和使用。项目包含PopTorch和PopTorch Geometric两个主要组件,分别用于常规深度学习和图神经网络模型。项目提供了用户指南、安装说明和构建流程,主要适配Ubuntu 20.04环境。开发者可选择通过pip安装预编译wheel包或从源代码构建。PopTorch旨在让开发者充分利用IPU的计算能力,用于构建高性能AI应用。

gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包,支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包,支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型,以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
UbiOps - AI模型部署与编排的简化解决方案
AI基础设施AI工具UbiOps云计算机器学习模型部署
UbiOps是一个AI模型部署和编排平台,专为简化AI和机器学习项目而设计。该平台使数据科学团队能够将AI工作负载快速转化为可靠的微服务,无需深厚的DevOps经验。支持LLM和计算机视觉等多种AI模型,提供自动扩展、混合云部署和工作流管理功能。UbiOps致力于优化AI产品的开发流程,同时提高计算资源利用效率,降低运营成本。
Groq2API - 多平台支持的开源AI模型API
GithubGroq2API使用方法可选参数安装开源项目部署
Groq2API是一款开源工具,支持在多个平台上快速部署AI模型,包括Vercel、Koyeb、Render和Railway。用户可以选择不同的模型名称(如gemma-7b-it、mixtral-8x7b-32768、llama2-70b-4096),支持流式输出和自定义消息角色,通过简单API调用实现复杂的生成任务。该工具简化了AI模型的部署和使用流程。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包,提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包,适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录,利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练,并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便,支持 pip 和 conda,文档详尽,并包含模型比较和使用案例。
opt-2.7b - Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型自然语言处理预训练语言模型
OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架,提供类似PyTorch的API,支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布,兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装,并利用丰富的文档和模型库快速上手,适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
vasttools - 面向GPU云平台的综合管理优化工具
AI计算GPU托管GithubVast.ai云服务开源工具开源项目
vasttools是针对Vast.ai等GPU云平台的综合工具集,提供服务器安装指南、性能测试、温度监控和超频管理等功能。它还包含分析仪表盘、自动价格更新等高级特性,全面优化GPU服务器性能和管理效率,为云主机提供商和用户提供多方位支持。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
sk2torch - 实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换
GithubPyTorchTorchScriptscikit-learnsk2torch开源项目模型转换
sk2torch是一个开源工具,用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型,使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。
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