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。

aistore - 分布式存储系统专为AI与PB级深度学习优化

AIStoreGithub分布式系统对象存储系统开源项目数据管理深度学习

AIStore是专为AI应用设计的轻量级存储系统,具备线性扩展能力和运行时节点弹性。支持从单机到大规模集群部署,提供统一命名空间、ETL卸载和文件数据集等功能。AIStore与PyTorch集成,采用REST API和S3兼容接口,支持多种后端存储,适用于AI和深度学习工作负载。

bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架

BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署

BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。

perplexity-style-streaming - 流式响应开源项目 - 打造快速用户交互

GithubPerplexity.ai在线演示开发开源项目模仿项目

这个开源项目模仿了Perplexity.ai的流式响应特性，提供高效的用户交互体验。简单的开发步骤可以轻松启动开发服务器并在本地实时查看效果。同时，在线Demo帮助更好地理解和应用流式响应技术。项目专注于易用性和快速启动，帮助开发者迅速上手实现实时响应功能。

dataloader - 适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器

GPU优化GithubMerlin DataloaderPyTorchTensorFlow开源项目推荐系统

Merlin Dataloader 提供适用于 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 的 GPU 优化数据加载器，大幅提升推荐模型的训练速度。优势包括速度提升超10倍、支持大于内存的数据集、每个周期的数据随机化及分布式训练。这些特点使其成为高效训练推荐模型的理想工具。

Streamis - 流式应用开发与管理的开源解决方案

DataSphere StudioFlinkGithubStreamis开源项目数据开发流式应用

Streamis是一个开源的流式应用开发和管理系统，基于DataSphere Studio和Linkis构建。它提供FlinkSQL实时开发调试、多版本管理、全生命周期管理等功能，并集成DSS开发流程和Linkis的高并发管理能力。作为开源项目，Streamis整合了DataSphere Studio和Linkis的优势，为流式应用提供全面的开发和管理功能。它支持FlinkSQL实时调试、版本控制、生命周期管理等特性，同时利用DSS和Linkis实现高效开发和稳定运行。Streamis致力于简化流式应用的开发和管理流程，提高开发效率，降低开发门槛，提升管理效率。

beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型

Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理

Apache Beam是一个统一的数据处理模型，用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道，并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言，为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据，支持多种编程语言，并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具，简化了大规模数据处理的复杂性。

StreamingT2V - 先进的长视频生成技术实现连贯动态和可扩展内容

GithubStreamingT2V一致性动态视频开源项目文本到视频长视频生成

StreamingT2V是一种创新的自回归技术，专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频，确保了时间上的连贯性，同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧（约2分钟）的视频，并具有进一步延长的潜力。值得注意的是，StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型，这意味着随着基础模型的进步，视频质量有望进一步提升。

PacketStreamer - 轻量级高性能网络流量捕获工具支持多种云环境

GithubPacketStreamer安全观测开源项目网络流量捕获远程数据包采集高性能工具

PacketStreamer是一款轻量级高性能的网络流量捕获工具，支持虚拟机、Kubernetes和AWS Fargate等多种云环境。它能够实时捕获、过滤和传输网络数据包，从多个远程主机收集原始网络数据用于集中分析。该工具设计简洁高效，适用于网络安全分析和性能监控等场景。

OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库

GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能

OnnxStream专为优化内存使用而设计，支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上，实现图像生成和语言模型推理，而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件，OnnxStream显著降低内存消耗，提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。

python-ffmpeg-video-streaming - 功能全面的视频流媒体和DRM实现工具包

DASHDRMFFmpegGithubHLS开源项目视频流

这是一个基于FFmpeg的Python视频流媒体工具包，支持DASH和HLS协议，并提供HLS的DRM功能。它支持云存储集成、多种视频质量设置和实时进度监控。高级功能包括直播流、字幕和音频添加以及内容货币化，是一个全面的视频流媒体解决方案。该工具包还支持自适应比特率流和多种DRM系统，为用户提供专业级的视频流媒体实现选项。

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