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ray

全面扩展AI和Python应用的统一框架

Ray分布式计算机器学习Python人工智能Github开源项目热门

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'。

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raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
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Raster Vision是一个开源的Python库和框架，用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割，后端采用PyTorch。作为低代码框架，它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道，并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
raylib - 轻量级跨平台游戏开发库 支持2D和3D图形
Githubraylib图形库开源开源项目游戏编程跨平台
raylib是一款开源的游戏开发库，采用纯C语言编写。它具有跨平台兼容性，支持2D和3D图形渲染、音频处理和数学运算。该库提供硬件加速的OpenGL抽象层，无需外部依赖。raylib适用于快速原型设计、工具开发、图形应用和教育领域。它包含丰富的示例和多种编程语言接口。
chainer - Python深度学习框架，支持动态计算图和CUDA加速
CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分
Chainer是一个Python深度学习框架，提供基于define-by-run方法的自动微分API（动态计算图）和面向对象的高级API，用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN，实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段，仅进行bug修复和维护，但其文档、教程和社区资源仍然活跃，适合研究和开发深度学习模型的用户。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
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SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。
deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架
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DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。
spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
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Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎，提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具，如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming，分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图，适用于多种大数据分析场景。
dapr - 多语言兼容的分布式应用开发运行时
DaprGithub云原生分布式应用开源开源项目微服务
Dapr作为一个开源的分布式应用运行时，为开发者提供了构建微服务的标准化方法。它支持多种编程语言，适用于云端和边缘计算环境。通过封装微服务开发的最佳实践，Dapr简化了分布式系统的开发过程，提高了应用的可移植性和可维护性。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
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RAFT是一个CUDA加速的C++头文件库，为机器学习和信息检索提供基础算法和原语。它实现了先进的向量相似度搜索方法，包括暴力搜索、IVF-Flat、IVF-PQ和CAGRA。RAFT还提供可重用原语，用于构建涵盖数据生成、模型评估、分类回归、聚类等领域的机器学习算法。通过跨项目复用和集中核心计算，RAFT加速了算法开发，并使未来优化能广泛应用于各种算法。
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