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open-runtime-module-library

Substrate生态系统的开源运行时模块库

ORMLSubstrateruntime模块跨链消息通证Github开源项目

open-runtime-module-library是Substrate生态系统中的开源运行时模块库。该项目提供了拍卖、权限管理、预言机等实用工具模块，以及NFT和多资产支持等代币相关功能。ORML还包含XCM跨链消息传递模块，增强了Polkadot生态系统的互操作性。Acala、Moonbeam等多个知名项目采用ORML，凸显了其在Substrate开发中的关键作用。

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介绍相关项目
orama - 全方位搜索引擎解决方案，支持多设备多接口使用
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llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
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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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openzeppelin-contracts - 智能合约开发的安全基石
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OpenZeppelin Contracts是一个专注于智能合约安全开发的库，提供经社区验证的代码基础。该库实现了ERC20、ERC721等标准，具备灵活的基于角色的权限控制机制，并提供可重用的Solidity组件。项目严格遵循安全开发准则，定期进行安全审计。开发者可通过npm或Foundry轻松集成这些合约，为构建可靠的去中心化应用提供有力支持。
Substrate - 复合AI系统开发平台 简化高性能应用构建
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Substrate作为复合AI系统开发平台，提供了功能丰富的SDK，包括优化的AI模型、向量存储、代码解释器和代理控制流。这些工具大大简化了高性能AI应用的开发过程，减少了所需的代码量。平台的设计理念是提高开发效率并保持卓越性能，已得到Substack和Maven等公司的实际应用验证。
ruma - Rust 库集合，为 Matrix 聊天网络提供全面接口支持
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onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
ortex - Elixir实现的ONNX模型并发推理框架
ElixirGithubONNX RuntimeOrtex开源项目机器学习模型模型推理
Ortex是基于ONNX Runtime的Elixir封装库，通过Nx.Serving实现ONNX模型的并发和分布式部署。该框架支持CUDA、TensorRT和Core ML等多种后端，能够高效加载和推理主流机器学习库导出的ONNX模型。Ortex还提供了便捷的存储型张量实现，为开发者提供了灵活且高效的机器学习模型部署方案。
opensource-management-portal - 企业开源项目管理平台
APIGitHubGithub开源管理门户开源项目微软自动化
该开源管理平台是一个企业级后端应用,用于管理GitHub开源项目。主要功能包括账户关联、组织管理、仓库创建、信息透明化、人员管理和权限控制。平台注重自动化和授权,有助于提高开发效率。采用TypeScript/Node.js开发,支持多种云服务,具有良好扩展性,适合大规模企业应用。
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GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
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