发现与 Distributed Cloud 相关的最受欢迎的开源项目和工具,了解最新的开发趋势和创新。
人人皆可使用的开源机器学习框架
For developers, who are building real-time data-driven applications, Redis is the preferred, fastest, and most feature-rich cache, data structure server, and document and vector query engine.
学习如何设计、开发、部署和迭代生产级别的机器学习应用。
云原生API网关和AI网关
降低大型AI模型的成本,提升其速度和易用性
Ray是一个AI计算引擎。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库,用于加速机器学习工作负载。
去中心化网络的AI赋能照片应用
这是目前最大规模的PyTorch图像编码器/骨干网络集合,包含训练、评估、推理、导出脚本和预训练权重——涵盖ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer (ViT)、MobileNetV4、MobileNet-V3 & V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt等多种网络。
开源免费的替代方案,可替代OpenAI、Claude等。支持本地自托管,无需GPU,可在家用硬件上运行。可直接替换OpenAI,支持gguf、transformers、diffusers等多种模型架构。功能包括:文本、音频、视频、图像生成,语音克隆,分布式和P2P推理。
飞桨:源于工业实践的并行分布式深度学习框架,支持高性能单机、分布式训练和跨平台部署,涵盖深度学习和机器学习。
使用云原生技术栈构建多模态AI应用
微软认知工具包 (CNTK),一个开源深度学习工具包
一个快速、分布式、高性能的梯度提升(GBT、GBDT、GBRT、GBM或MART)框架,基于决策树算法,用于排序、分类和许多其他机器学习任务。
云原生 API 网关和 AI 网关
机器学习、深度学习、PostgreSQL数据库、分布式系统、Node.js、Go语言
一个开源的AutoML工具包,用于自动化机器学习生命周期,包括特征工程、神经网络架构搜索、模型压缩和超参数调整。
一个简单易用、功能强大的自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 库,拥有强大的模型库,支持从研究到工业应用的各种 NLP 任务,包括文本分类、神经搜索、问答、信息抽取、文档智能、情感分析等。
超参数优化框架
一个用于三维机器学习的资源库
像BT下载一样在家运行大型语言模型(LLM)。微调和推理速度比外包快10倍。