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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。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库,支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分,提供从基础数学算法到高级定价模型的功能,包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展,并提供独立可运行的示例,便于用户学习和应用。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
aistore - 分布式存储系统 专为AI与PB级深度学习优化
AIStoreGithub分布式系统对象存储系统开源项目数据管理深度学习
AIStore是专为AI应用设计的轻量级存储系统,具备线性扩展能力和运行时节点弹性。支持从单机到大规模集群部署,提供统一命名空间、ETL卸载和文件数据集等功能。AIStore与PyTorch集成,采用REST API和S3兼容接口,支持多种后端存储,适用于AI和深度学习工作负载。
CrypTen - 基于PyTorch的隐私保护机器学习框架
CrypTenGithubPyTorch加密张量安全多方计算开源项目隐私保护机器学习
CrypTen是一个基于PyTorch的隐私保护机器学习框架,通过安全多方计算技术实现加密张量操作。它保持了与PyTorch相似的API,支持自动微分和神经网络模块,便于研究人员调试和探索机器学习模型。CrypTen主要用于研究目的,适用于Linux和Mac系统的Python 3.7环境,为机器学习实践者提供了兼顾隐私保护和易用性的解决方案。
safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具
GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目
Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能,能够防御恶意输入并过滤模型输出,使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外,包含超过20种即用型检测器,为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障,并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标,支持应用的长期发展。
TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南
GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习
本项目提供全面易懂的TensorFlow教程,每个教程均附源代码和详细文档,帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域,并提供虚拟环境安装指南,避免包冲突并支持环境定制。
guardrails - 构建可靠AI应用的Python框架
AI应用GithubGuardrailsPython框架开源项目结构化数据风险检测
Guardrails是一个Python框架,专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能,通过检测、量化和缓解风险,确保应用程序安全。借助Guardrails Hub,用户可以访问多种预构建验证器,组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据,适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南,支持自定义验证器的创建和贡献,是AI开发者的理想工具。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
burn - 一个基于Rust的深度学习框架
BurnGithub多后端支持开源项目性能优化深度学习自动化内核融合
Burn,一个全面而高效的基于Rust的深度学习框架,致力于提供前所未有的灵活性和便携性。配备了自动内核融合、异步执行以及线程安全技术,极大提升了性能。此外,Burn通过智能内存管理和硬件优化,支持多后端架构,确保无论是云端训练还是各种硬件部署,均可实现最佳表现。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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