3 مستودعات
Systems specifically designed to execute graph algorithms and neural networks at scale.
Distinct from Large-Scale Graph Training: Captures the identity of the software as an engine for graph computation, which is distinct from general ML training
Explore 3 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Distributed Graph Engines. Refine with filters or upvote what's useful.
Angel is a distributed machine learning framework and graph computation engine designed to train predictive models and execute algorithms across a cluster of servers. It functions as a distributed parameter server that synchronizes model weights and gradients across multiple machines to handle massive datasets. The system provides a production environment for model inference deployment to provide real-time predictions for end users. It integrates with Spark to run machine learning workflows and data processing pipelines through a compatible interface. The framework covers distributed graph c
Acts as a distributed graph computation engine for executing large-scale algorithms and neural networks.
Titan هو قاعدة بيانات رسوم بيانية موزعة ومحرك حوسبة مصمم لتخزين والاستعلام عن مجموعات بيانات ضخمة من العقد والحواف المترابطة عبر مجموعات متعددة الأجهزة. يعمل كطبقة تخزين رسوم بيانية قابلة للتوسع ومتجر معاملات، ويوفر إطار عمل لتنفيذ مهام معالجة الرسوم البيانية واسعة النطاق والاجتيازات العميقة. يتميز النظام بخلفية تخزين قابلة للتوصيل، والتي تفصل محرك الرسوم البيانية عن طبقة الاستمرارية المادية. يستخدم تقسيم البيانات بقطع الرأس (vertex-cut) لموازنة أحمال المعالجة ونموذج خاصية عدد العناصر الذي يسمح للخصائص الفردية بتخزين قيم متعددة. تغطي المنصة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك فهرسة الرسوم البيانية متعددة النماذج لعمليات البحث الجغرافية والنص الكامل، وإدارة المخطط العالمي لإعادة فهرسة مجموعات البيانات، وعمليات المعاملات المضمونة بواسطة تسجيل الكتابة المسبقة. كما تدمج انتهاء صلاحية العناصر عبر إعدادات وقت البقاء (TTL) ومراقبة أداء النظام لتتبع نشاط الاستعلام وزمن انتقال المعاملات.
Functions as a distributed engine designed to execute graph algorithms and deep traversals at scale.
Graph-learn is a distributed graph processing engine and graph neural network framework designed for large-scale graph data. It provides specialized query interfaces to extract training subgraphs and node neighborhoods, enabling the construction and training of complex graph neural network models on massive datasets. The system integrates a real-time inference server to serve live predictions by sampling dynamic graphs with low latency while processing streaming graph updates. The project features a C++ core engine integration that executes graph sampling and tensor operations natively, coupl
Fragments massive graph topologies across multiple cluster nodes for parallel traversal and model training.