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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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介绍相关项目
BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展
BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目
BigDL提供多种库，用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca，加速TensorFlow和PyTorch的Nano，深度学习的DLlib，时间序列分析的Chronos，推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端，实现高效分布式数据处理和深度学习开发。
YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库
GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习
YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型，用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用，提供.NET Standard 2.0版本，可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。
llm-action - 提升AI模型训练与推理效率的高级技术与指南
GithubLLM实战LLM训练分布式训练参数高效微调开源项目微调技术
llm-action项目为NVIDIA GPU和Ascend NPU上的大模型训练提供简易工具，详细介绍了LLM训练技术的高效微调和分布式技术。深入探究LLM微调实战与技术原理，并提供实际代码示例以供学习和应用。涵盖普适性框架与多模态微调专项技术，适合开发者与研究人员优化和扩展其AI模型的能力。
Seq2SeqSharp - 基于.NET的跨平台深度学习框架，支持多种神经网络任务
GithubSeq2SeqSharp多平台支持开源项目张量运算深度神经网络自然语言处理
Seq2SeqSharp是基于.NET开发的深度学习框架，支持序列到序列、标注和分类等多种任务。该框架具有跨平台兼容性，可在CPU和GPU上运行，提供Transformer和LSTM等神经网络架构。它还包含性能优化、混合精度训练和多GPU并行等功能，适用于文本和图像处理。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
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