streaming

面向大规模机器学习的高效数据流式加载工具

StreamingDataset 云存储数据流 PyTorch 大规模训练 Github 开源项目

streaming是一款针对大规模分布式机器学习训练优化的数据加载工具。它支持从主流云存储平台流式读取图像、文本、视频等多种数据类型。该工具具备确定性、快速恢复、高吞吐等特点,可轻松集成到PyTorch训练流程中。streaming还提供数据混合、随机访问等功能,适用于大规模机器学习训练场景。

awesome-streaming - 全面汇总实时数据流处理框架与资源

Github分布式系统实时处理开源项目数据流流式处理

本项目汇集了实时数据流处理领域的优质资源，涵盖流处理框架、应用、库和工具等。包含Apache Flink、Spark Streaming等知名开源项目，以及IoT和机器学习等领域的专业解决方案。为开发者提供全面参考，便于选择合适的流处理技术。

webdataset - 大规模深度学习数据集的管理工具

GithubPyTorchWebDatasettar文件开源项目数据管道深度学习

WebDataset是一种高性能的数据管理工具，专为大规模深度学习任务设计。它支持从本地存储和云对象存储读取数据，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。WebDataset能高效处理和读取多种格式的数据集，如图像、音频和视频，极大地提升I/O性能并简化数据预处理。其优势包括低延迟、无需本地存储及并行数据访问，适用于不同规模的深度学习任务。

petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据

Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习

Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。

streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架

AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型

StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。

batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架

BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络

BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型，并具有丰富的层和辅助函数，方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集，是数据科学和机器学习项目的理想工具。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

resource-stream - CUDA和GPU加速计算综合资源库

CUDAGPU编程GithubNVIDIA并行计算开源项目性能优化

Resource Stream汇集了丰富的CUDA和GPU加速计算资源，包括书籍、论文、教程和代码实现。项目涵盖Triton和torch.compile()等高级优化工具，为开发者提供全面的学习材料和实践指南，助力高效并行计算和GPU性能优化。

streamlink - 跨平台直播流媒体处理库和命令行工具

GithubPython库Streamlink命令行工具开源项目流媒体视频播放

Streamlink是一个开源的Python库和命令行工具，用于将各种在线流媒体服务的内容传输到视频播放器。它支持Twitch、YouTube等多个主流直播平台，绕过了资源密集型网页界面。用户可通过命令行或API播放、下载或处理直播流。Streamlink采用插件架构，便于扩展新服务支持，是一个高效灵活的流媒体处理解决方案。

lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案

AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习

Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案，用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略，简化深度学习工作流程，适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择，以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架，即可在生产环境中应用AI模型。

Streamline-Analyst - AI数据分析工具，自动化处理全流程数据

GithubStreamline Analyst开源项目数据分析数据可视化模型选择自动化工作流程

Streamline Analyst 是一个基于大型语言模型的开源数据分析应用，旨在提高数据分析效率。它自动执行数据清洗、预处理和其他复杂任务，如识别目标对象、划分测试集以及选择最佳模型。用户只需进行简单的操作，即可快速得到高质量的视觉化结果和模型。此工具确保数据隐私和安全，同时未来将增加自然语言处理、神经网络和对象检测等更多高级功能。

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