lance

优化机器学习工作流程的高性能列式数据格式

Lance是为机器学习工作流程优化的现代列式数据格式，提供比Parquet快100倍的随机访问性能，支持矢量索引和数据版本控制。兼容pandas、DuckDB、Polars和pyarrow，适用于搜索引擎、大规模机器学习训练以及复杂数据的存储和查询，如机器人数据和大型图像。更多集成支持即将推出。

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pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案

AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门

深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

feathr - 企业级统一数据和AI工程开源平台

AI模型FeathrGithub开源项目数据处理特征工程平台

Feathr是LinkedIn开源的数据和AI工程平台，经过多年生产环境验证。该平台支持数据转换的定义、注册和共享，尤其适合AI建模场景。Feathr采用原生云集成和可扩展架构，提供丰富的转换API，能够处理大规模数据，并在离线批处理、流处理和在线环境中保持统一的数据转换接口。

lbann - 多层次并行化的高性能深度学习框架

GithubLBANN并行计算开源项目深度学习框架神经网络训练高性能计算

LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架，专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法，高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源，支持多种训练算法，包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。

Daft - Rust实现的分布式数据处理引擎支持多模态分析

DaftGithub分布式计算多模态数据开源项目数据处理查询优化

Daft是一个Rust实现的分布式查询引擎，为Python提供大规模数据处理能力。它提供交互式API、查询优化、数据目录集成、多模态类型系统和Apache Arrow兼容性。Daft可处理图像、嵌入向量等复杂数据，支持交互式和分布式计算，适用于多种数据分析场景。其云优化设计带来高效I/O性能。

awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南

Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库

本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。

raft - 可复用CUDA函数库加速向量搜索与机器学习

CUDAGPU加速GithubRAFT向量搜索开源项目机器学习

RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。

siglens - 开源高效可观测性工具统一处理日志指标和跟踪

GithubSigLens可观测性开源软件开源项目性能监控日志分析

SigLens作为开源可观测性平台，效率超越Splunk百倍。其单一二进制文件集成了日志、指标和跟踪处理功能，有助于显著降低运营开支。该平台支持多样化的数据摄取格式和查询语言，结构简约便捷。在性能表现上，SigLens远胜Elasticsearch和ClickHouse，仅需32台EC2实例即可实现每日1PB的数据处理量。这为开发团队提供了一个兼具高效和成本效益的可观测性解决方案。

cudf - 基于GPU的高性能DataFrame库实现快速数据处理与分析

GPUGithubRAPIDScuDFpandas开源项目数据处理

cuDF是一个基于GPU的DataFrame库，提供数据加载、连接、聚合和过滤等功能。该库利用libcudf和Apache Arrow列式格式，为开发者提供GPU加速的pandas兼容API。cuDF既可以直接使用，也可以作为pandas的无代码修改加速器，完全支持pandas API，在可能的情况下使用GPU运算，必要时回退到pandas。这使得cuDF在处理大规模数据时表现出色，适合各类数据科学和机器学习项目。

datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库

AIDataChainGithubPython元数据开源项目数据处理

DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层，帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制，并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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