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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。

dlpack - 促进深度学习框架间张量共享与协作
DLPackGithub内存共享开源项目张量结构深度学习框架
DLPack是一种开放的内存张量结构,用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享,便于封装供应商级运算符实现,支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁,DLPack不直接实现张量和操作,而是促进深度学习生态系统的协作,为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
tensorflow - 开源机器学习平台的最新发展
APIGithubTensorFlow开源平台开源项目机器学习神经网络
TensorFlow是一个开源的机器学习平台,拥有完整的工具和资源生态系统。它由Google Brain团队开发,提供Python和C++的API支持,适应多种研究和应用需求。用户可以参照官方文档进行安装,包括使用pip、Docker以及从源码构建等方法。TensorFlow定期更新以提升性能和安全性。
safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架
BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练
Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架,整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型,提供大量人工标注数据,能够训练奖励与成本模型,并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集,旨在增强AI模型的安全性和实用性。
fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量
fastText是一个开源轻量级库,专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言,可在普通硬件上快速训练,并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务,从实验到生产均可使用。该库简单易用,能在短时间内处理海量文本,是自然语言处理领域的高效工具。
tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架
GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习
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。
uTensor - 基于TensorFlow,专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架
ArmGithubTensorFlowuTensor嵌入式系统开源项目机器学习
uTensor是一个基于TensorFlow,专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架。其核心运行时库仅有约2KB大小,提供模块化架构、低功耗执行、便捷调试和高效错误处理等功能。通过重构代码和工具,uTensor提升了模型修改和扩展的易用性,并支持高性能操作符和内存管理方案,确保系统运行的安全性和可靠性。
modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险
GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型
ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库,专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发,支持嵌套和混合模式微分,提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯,支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速,适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台,可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
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