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xorbits

轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架

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。

executorch - 移动和边缘设备上高效运行PyTorch模型的解决方案
ExecuTorchGithubPyTorch开源项目推理能力模型部署边缘设备
ExecuTorch 提供端到端解决方案,实现移动和边缘设备上的推理能力,涵盖穿戴设备、嵌入式设备和微控制器。作为 PyTorch Edge 生态系统的一部分,ExecuTorch 通过轻量级运行时,利用硬件能力(如 CPU、NPU 和 DSP),高效地将 PyTorch 模型部署到多种平台。其主要优势包括:广泛的兼容性、开发效率和出色的用户体验。欲了解更多技术细节和教程,请访问文档网站获取最新版本。
h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台
GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法
H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台,提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等,并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合,可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境,适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库,专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术,如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity,DeepSpeed能大幅提高训练速度,同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练,并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术,优化模型存储与推理效率,是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架
GithubPythonRay人工智能分布式计算开源项目机器学习热门
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'。
xyzt.ai - 无代码平台实现时空大数据可视化分析
AI工具xyzt.ai可视化大数据数据分析时空数据
xyzt.ai是一个专门处理和可视化时空数据的大数据分析平台。该平台无需编程即可处理数十亿条记录,支持多种数据源整合分析,适用于物联网、海事和交通等领域。通过直观的可视化界面,用户可快速获取数据洞察。xyzt.ai不仅能处理小型数据集,还可为未来大数据分析做好准备,助力企业更好地利用数据资产。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具,覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能,采用声明式编程模型,并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产,包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式,Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程,并与现代数据技术栈广泛集成。
squirrel-core - Python机器学习数据处理和共享库
GithubPython库Squirrel Core开源项目数据共享数据处理机器学习
Squirrel Core是一个面向机器学习团队的Python库,提供高效的数据共享、加载和转换功能。它支持快速数据处理、成本优化、多模态数据适配和团队协作。该库能从多种来源流式传输数据至机器学习模型,并提供丰富的API。Squirrel Core致力于解决数据处理中的常见问题,适用于各类机器学习项目。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架,支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性,适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比,TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
xo - 开发者友好的可观测性平台与数据可视化工具
GithubXO可观测性平台开发者工具开源项目数据可视化监控
XO作为一个开发者导向的可编程观测平台,提供了Grafana的替代方案。平台支持快速搭建监控、日志和追踪等观测场景,配备多样化的图表组件和数据源。XO特点包括深度交互、企业级功能、高性能和灵活定制,适用于大屏幕和移动设备。此外,平台提供详尽文档和积极的社区支持,为观测和数据可视化需求提供了全面解决方案。
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