pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

pomegranate PyTorch 概率建模 GPU支持混合精度支持 Github 开源项目

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

gemma-1.1-2b-it-GPTQ - 基于Gemma开发的轻量级量化模型实现本地高效部署

AI模型训练GemmaGithubHuggingface人工智能安全大型语言模型开源项目模型语言生成

Gemma-1.1-2b-it的GPTQ量化版本实现了模型性能与资源消耗的平衡。通过支持4-bit、8-bit等多种量化精度和Flash Attention 2加速技术，使其能在普通笔记本电脑和台式机上高效运行。该模型可用于文本生成、问答、总结等自然语言处理任务，并针对不同计算设备提供了完整的部署优化方案。

thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库

GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习

ThunderSVM是一个开源的支持向量机库，通过GPU和多核CPU加速计算，显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能，支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口，跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数，便于用户快速上手。作为高效的SVM实现，ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上，ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速，已被多个知名机器学习项目采用。

conformal-prediction - 严谨量化机器学习不确定性的开源框架

Github不确定性量化共形预测开源项目机器学习置信区间预测集

Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。

pegasus-multi_news - 优化文本摘要生成：采用混合数据集和随机抽样

GithubHuggingfacePegasus开源项目抽象总结模型模型训练混合和随机检查点重要句

该项目旨在提高文本摘要生成性能，通过混合C4和HugeNews数据集，以及随机抽样技术进行更有效的模型训练。训练过程中使用1.5M步数以增强预训练收敛性，均匀抽样15%到45%间的句间间隔，同时对重要句子施加20%随机扰动。更新后的sentencepiece tokenizer支持换行符编码，提升数据处理精度，展现了多领域数据集上的性能改进。

autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测

AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化

AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。

exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现

AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习

ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。

open_flamingo - 开源多任务视觉语言模型，支持图像文本生成和多模态训练

DeepMindGithubMultimodalOpenFlamingoPyTorchVision-Language Model开源项目

该项目提供了DeepMind Flamingo的PyTorch开源实现，用于训练和评估多任务视觉语言模型。OpenFlamingo处理多模态数据集，通过跨模态注意力层结合预训练视觉编码器和语言模型，实现图像和文本条件下的文本生成。用户可通过详细的安装和使用指南快速上手，并访问多个预训练模型和权重。项目欢迎社区贡献和反馈，支持多种语言和视觉编码器，适用于多种应用场景。

hBayesDM - 分层贝叶斯决策建模工具支持R和Python

GithubR语言hBayesDM决策任务分层贝叶斯模型开源项目计算精神病学

hBayesDM是一个为决策任务提供分层贝叶斯分析的开源软件包。它基于Stan进行贝叶斯推断，支持R和Python语言。该工具能分析强化学习和决策制定的神经计算机制，为心理学、神经科学和行为经济学等领域的研究者提供强大的分析支持。项目提供详细教程、邮件列表和问题报告渠道，便于使用和问题解决。

PromethAI-Backend - 开源AI框架助力个性化目标实现与任务执行

AGIDockerGithubLangchainPromethAIPython开源项目

PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目，能够根据用户的目标和偏好提供推荐，并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域，但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务，并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本，建议用户自行监控API使用情况。

Jamba - 支持多层次深度学习的PyTorch语言模型

GithubJambaPyTorchTransformer开源项目神经网络语言模型

Jamba是一个基于PyTorch的混合语言模型，结合了Transformer和Mamba架构。通过简单的pip命令（`pip install jamba`），用户可以迅速安装并使用该模型。Jamba支持多种深度学习配置，包括输入数据维度、模型层数、唯一标记数、隐藏状态维度、卷积层维度、注意力头数量和专家网络配置，适用于各种自然语言处理任务。

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