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open-runtime-module-library

Substrate生态系统的开源运行时模块库

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。

mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理
GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署
MLRun是一个开源MLOps平台,集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境,简化了机器学习应用的构建和管理流程,缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作,提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案,包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理,简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段,MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。
open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析
Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布
Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型(LLMs),支持商业应用,涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息,鼓励社区交流与贡献,是机器学习研究和应用的重要资源库。
ouorz-mono - 全栈开发框架助力个人网站和相关项目构建
DockerGithubMonorepoOUORZ-MONOWordPress前端开发开源项目
ouorz-mono是一个全栈开发框架,为个人网站和相关项目提供前端代码和Docker镜像。框架采用TypeScript、React和Next.js技术栈,支持多种渲染方式,集成命令面板、状态管理和评论系统等功能。项目包含WordPress应用、分析工具和UI组件库,使用Monorepo结构进行管理。ouorz-mono支持多种部署方式,适用于构建现代化web应用。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
drizzle-orm - 现代化TypeScript ORM,跨平台兼容多种数据库
Drizzle ORMGithubSQLTypeScript开源开源项目数据库
Drizzle ORM是一款现代化的TypeScript对象关系映射工具,支持PostgreSQL、MySQL和SQLite等主流数据库,并兼容多种无服务器数据库平台。该工具体积小巧(约7.4kb),无外部依赖,可在NodeJS、Bun、Deno等多种JavaScript运行环境中使用。Drizzle ORM提供类型安全的SQL模式声明和查询构建功能,保持了高度的灵活性。配套的Drizzle Kit命令行工具用于数据库迁移管理,Drizzle Studio则提供数据浏览和操作界面,为开发者提供了完整的数据库开发体验。
opentelemetry-rust - 全面的应用程序性能监控工具集
GithubOpenTelemetryRust可观测性开源项目追踪遥测数据
OpenTelemetry Rust是一个开源的可观测性框架,为Rust应用程序提供遥测数据收集和导出功能。它支持metrics、logs和traces的instrumentation,可与Prometheus、Jaeger等工具集成。该项目提供API和SDK,便于开发者监控和分析应用性能。目前处于积极开发阶段,大部分组件已达到Beta或Alpha状态。
optimism - 以太坊扩容技术革新的先驱
GithubOP StackOptimism以太坊扩展区块链开源项目智能合约
Optimism项目致力于扩展以太坊技术,开发开源软件以支持可扩展区块链,并解决以太坊生态系统的关键治理和经济挑战。该项目旨在提升全球用户构建有效去中心化经济和治理系统的能力,遵循'影响力即利润'原则,通过创新激励机制推动行业变革。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
wasmcloud-otp - 基于OTP的WebAssembly actor模型运行时
ElixirGithubNATSOTPWebAssemblywasmCloud开源项目
wasmCloud-otp是一个基于OTP框架的WebAssembly运行时,为actor和能力提供者提供托管和调度。它利用WebAssembly的优势,支持开发者编写无样板代码的actor模型应用。该项目包含主机核心和仪表板Web UI,支持实时监控和控制,通过NATS实现lattice功能。虽已被弃用,但仍是学习WebAssembly和分布式系统的有价值资源。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架,旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法,并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行,支持多种模型和算法,有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
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