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pyro

灵活且可扩展的概率编程库，支持大规模数据处理与自定义推理

PyroPyTorch深度概率编程Uber AILinux FoundationGithub开源项目

Pyro是基于PyTorch的深度概率编程库，具备灵活性和可扩展性。它能够表示任何可计算的概率分布，处理大规模数据集时具有较低的开销，并提供强大且可组合的抽象功能。Pyro由Uber AI最初开发，现由社区和Broad Institute团队积极维护，并在2019年成为Linux Foundation项目。其设计理念包括普适性、可扩展性和灵活性。通过高层抽象表达生成和推理模型，用户可以根据需求进行自动化或自定义推理。在机器学习和数据科学领域，Pyro提供了广泛的应用和支持。

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介绍相关项目
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
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DataProfiler - DataProfiler：自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库，用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame，支持模式识别、统计分析及实体识别（PII/NPI）。带有预训练的深度学习模型，可高效识别敏感数据，并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式，提供便捷的数据处理解决方案。
hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库
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ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架
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Ray是一个统一的框架，专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库，用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上，Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外，Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes，且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装，只需执行简单的命令即可：'pip install ray'。
torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架
CUDAGithubPyTorchtorch-points3d开源项目深度学习点云分析
一个用于点云分析的深度学习框架，基于Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架支持构建复杂模型并提供高层次API，支持PointNet、PointNet++、RSConv等常见模型，便捷实现分类、分割和检测任务。推荐使用Docker安装以确保兼容性。了解更多信息，请查阅文档和示例笔记本。
PromethAI-Backend - 开源AI框架助力个性化目标实现与任务执行
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PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目，能够根据用户的目标和偏好提供推荐，并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域，但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务，并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本，建议用户自行监控API使用情况。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
skorch - scikit-learn兼容的PyTorch神经网络库
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inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
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