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DirectML

跨平台硬件加速机器学习库，支持多种GPU

DirectMLGPU加速机器学习DirectX 12硬件加速Github开源项目

DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库，为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU，与Direct3D 12无缝集成，具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用，可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。

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d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
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mlc-en - 开源机器学习编译器构建工具
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MLC（Machine Learning Compiler）是一个开源的机器学习编译器构建工具。它提供了完整的安装指南和构建流程，支持生成HTML和PDF格式文档。MLC使用Conda管理环境，集成d2l-book简化文档构建，并包含详细的字体安装说明。该项目适合研究人员和开发者学习和实践机器学习编译器开发。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
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SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
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这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
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accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
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