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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。

warp - 用于高性能模拟和图形计算的Python框架
GPU加速GithubNVIDIA WarpPython框架图形编程开源项目高性能模拟
Warp是NVIDIA开发的Python框架,用于高性能模拟和图形计算。它将Python函数编译为可在CPU或GPU上运行的高效内核代码。Warp为空间计算提供丰富原语,便于开发物理模拟、感知、机器人和几何处理程序。其可微分内核可用于机器学习。Warp支持多种操作系统和CPU架构,适用于科研和工业应用。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包,提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用,并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程,包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议,欢迎开源贡献。
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。
oxen-release - 机器学习数据集的高效版本控制系统
GithubOxen开源项目数据版本控制数据管理机器学习数据集
Oxen是专为机器学习数据集设计的高速版本控制系统,能高效处理大规模结构化和非结构化数据。它提供类似git的界面,优化了大文件和大数据集处理,支持命令行、Rust、Python和HTTP接口。Oxen具备快速索引、易用性、大文件处理、数据帧处理和变更跟踪等特点,为数据科学家和机器学习工程师提供高效的数据管理解决方案。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
orbital - 基于API规范的智能数据集成网关
APIGithubOrbitalTaxi开源项目数据集成自动化
Orbital作为一款创新数据网关,利用API规范中的语义元数据实现数据源间的自动化集成、转换和发现。该解决方案无需中央映射代码,可自动适应API变化并调整集成流程。支持REST、gRPC、SOAP和Kafka等多种技术,Orbital为企业提供了灵活高效的数据集成方案,显著降低了开发人员编写胶水代码的工作量。
lorax - 支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架
GithubLoRAX低延迟多模型推理开源项目生产准备高通量
LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型,有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标,并兼容OpenAI API,支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用,采用Apache 2.0许可。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard,便于快速部署并适用于本地机器学习开发,具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问,兼容Mac、Linux和Windows平台。
GPUX - 专注AI推理的无服务器GPU平台
AI工具AI推理GPUXGPU服务云计算机器学习
GPUX是一个无服务器GPU平台,专注于AI推理任务。它支持StableDiffusion、SDXL和Whisper等多种AI模型的快速部署和运行。平台具有1秒冷启动、读写卷和P2P等特性,并允许用户在私有模型上为其他组织提供服务。GPUX针对机器学习工作负载进行了优化,为AI推理任务提供高效的运行环境。
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