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开源联邦学习框架助力隐私保护数据协作

OpenFL 联邦学习 Python框架机器学习数据隐私 Github 开源项目

OpenFL是一个开源的Python联邦学习框架,支持多种工作流程和深度学习框架。它专为数据科学家设计,提供灵活可扩展的实验环境,适用于医疗影像等敏感数据场景。该框架由Linux基金会托管,提供多种联邦聚合算法,并欢迎社区贡献。

文档

CrypTen - 基于PyTorch的隐私保护机器学习框架

CrypTenGithubPyTorch加密张量安全多方计算开源项目隐私保护机器学习

CrypTen是一个基于PyTorch的隐私保护机器学习框架，通过安全多方计算技术实现加密张量操作。它保持了与PyTorch相似的API，支持自动微分和神经网络模块，便于研究人员调试和探索机器学习模型。CrypTen主要用于研究目的，适用于Linux和Mac系统的Python 3.7环境，为机器学习实践者提供了兼顾隐私保护和易用性的解决方案。

openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库

API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别

OpenFace是一个免费开源的人脸识别库，利用深度神经网络技术，支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发，并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助，广泛应用于移动应用和学术研究，提供全面的API文档和社区支持。

LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱

GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型

LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱，支持多种优化功能，如自定义优化器训练、LISA算法等，已广泛应用于机器学习领域。

Open DeepLearning - AI学习资源库，探索人工智能无限可能

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Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库，致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源，涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台，Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料，助力用户深入探索AI技术，获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun，平台让AI学习变得更加便捷和高效，引领用户探索人工智能的无限可能。

SwanLab - 开源AI实验跟踪工具支持多框架集成及云端协作

GithubSwanLab协作可视化实验跟踪开源项目机器学习

SwanLab是一款开源的AI实验跟踪工具，支持跟踪超参数、记录指标、在线协作和分享实验链接。该工具可与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，同时支持离线模式和自托管。SwanLab提供用户友好的API和直观界面，适用于个人研究和团队项目，能够帮助研究人员高效管理、比较和协作AI实验。

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习

GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析

audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架

APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架

GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护

Offsite-Tuning是一种迁移学习框架，允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器，保护模型所有者和数据所有者的隐私，同时提高计算效率。与传统全模型微调相比，Offsite-Tuning保持相当准确性，同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少，适用于大规模语言和视觉模型。

FLUX.1-dev - 高质量文本生成图像的开源AI模型

FLUX.1GithubHuggingface人工智能图像生成开源模型开源项目模型深度学习

FLUX.1-dev是一个开源的AI图像生成模型，拥有120亿参数。该模型采用整流流变换器技术，可根据文本描述生成高质量图像，在输出质量和提示跟随方面表现优异。FLUX.1-dev开放模型权重，旨在推动科研发展和艺术创新。它支持个人、科研和商业用途，可通过多种API和工具使用，为AI图像生成领域提供了新的可能性。

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