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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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介绍相关项目
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。
openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
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。
mlir-aie - MLIR驱动的AI引擎工具链 助力AI设备性能优化
AI EngineAMDGithubMLIRRyzen AIVersal开源项目
mlir-aie是一个基于MLIR的开源工具链，专为AMD Ryzen™ AI和Versal™等AI引擎设备设计。它通过多层抽象的MLIR表示，实现AI引擎核心编程、数据移动和阵列连接描述。项目提供Python API接口，支持后端代码生成，并集成AMD Vitis™软件中的AI引擎编译器。作为面向工具开发者的项目，mlir-aie提供AIE设备的低级访问，促进多样化编程模型的开发。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。
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。
rq - 基于Redis的Python轻量级任务队列库
GithubPythonRQRedis任务队列后台处理开源项目
RQ是一个基于Redis的Python任务队列库，专注于简单性和易用性。它提供异步任务执行、任务调度和失败重试功能，适用于各种Web应用场景。RQ设计轻量，易于集成，支持分布式工作进程，能够帮助开发者快速构建高效可靠的后台任务处理系统。
accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架
AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
dstack - 轻量级AI模型管理工具，兼容Kubernetes与主流云服务
AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目
dstack是一款轻量级工具，专为AI模型的开发、训练和部署而设计，可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU，并兼容多种云服务提供商（如AWS、GCP、Azure等）和本地集群。dstack使用简单，无论是在云端还是本地，都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新，提供高效便捷的体验。
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
GithubLinux FoundationPyTorchPyroUber AI开源项目深度概率编程
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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