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safetensors

安全高效的张量存储格式 支持零拷贝和延迟加载

safetensors张量存储文件格式机器学习Hugging FaceGithub开源项目

safetensors是一种新的张量存储格式，旨在安全高效地保存机器学习模型。与pickle相比，它提供了更好的安全性，同时通过零拷贝技术保持高性能。该库支持Python和Rust，提供简单的API用于张量的存储和加载。safetensors支持延迟加载、布局控制和多种数据类型，适用于大规模模型的存储和分发。在加载速度和内存效率方面表现优异，尤其适合分布式环境。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface文档文档
介绍相关项目
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。
mars - 多库支持的张量计算框架
DataFrameGithubMarsTensor分布式计算开源项目数据计算
Mars是一种基于张量的统一框架，支持大规模数据计算，兼容Numpy、Pandas、Scikit-learn等多个库。无论是单机还是集群环境，Mars都能简化数据处理工作。它提供了详细的安装指南、架构概览和多种使用模式，并与TensorFlow、PyTorch等库深度集成，显著提升计算效率。更多安装和使用信息，请参阅文档。
tensorcircuit - 新一代量子软件框架 支持多种先进功能
GithubTensorCircuit即时编译开源项目硬件加速自动微分量子软件框架
TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。
privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器，并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x，支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新，最新版本分为两个 PyPI 包：用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
tensorforce - 适用于研究与实操的模块化深度强化学习 TensorFlow 框架
GithubPythonTensorFlowTensorforce开源框架开源项目深度强化学习
Tensorforce 是一个开源的深度强化学习框架，基于TensorFlow构建，具有模块化设计，支持多种算法和环境适配，确保模型移植与编程语言无关。
GPTFast - Hugging Face Transformers模型推理加速工具
GPTFastGithubHugging Face开源项目推理加速量化静态键值缓存
GPTFast是一个为Hugging Face Transformers模型优化推理速度的开源Python库。它集成了多种加速技术,如静态键值缓存、int4量化和推测解码,可将模型推理速度提升7.6-9倍。GPTFast支持torch.compile、int8量化、GPTQ int4量化等优化方法,通过简单的API调用即可应用于各类Hugging Face模型。该项目持续更新,未来计划引入更多先进的加速技术。
fastembed-rs - 基于Rust的无需Tokio依赖，支持同步操作的高效文本嵌入工具
FastEmbed-rsGithubONNXRust开源项目文本嵌入量化模型
FastEmbed-rs为基于Rust的高效文本嵌入工具，无需Tokio依赖，支持同步操作。允许使用Hugging Face等多种模型，并通过并行处理实现高效批量嵌入。支持加载自定义.ONNX模型，提供简洁API以快速实现文本嵌入和重排，适合追求高性能文本处理的开发者。
serve - 提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术
GithubPyTorchTorchServe大规模模型安全性开源项目模型服务
TorchServe是一款高效灵活的平台，用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制，有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外，该平台还支持在不同环境（包括本地、云服务及各类硬件）中快速部署模型。
torchtyping - 张量类型注解工具，支持形状和数据类型检查
GithubPyTorchPythontorchtypingtype annotations开源项目检测类型
一种适用于PyTorch的工具，用于对张量的形状和数据类型进行类型注解，通过编程检查确保张量规范，减少错误。支持多种注解，具有高度的可扩展性，包括形状、数据类型和维度名称。与typeguard集成，可进行运行时类型检查，提升代码的可读性和健壮性。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。
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