Awesome GitHub RepositoriesGraph Computation

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

graph_nets هو إطار عمل ومكتبة للتعلم العميق ذي الهيكل الرسومي لبناء شبكات عصبية لتمرير الرسائل. يوفر أدوات لتصميم معماريات تعمل على العقد والحواف لمعالجة البيانات المهيكلة كرسوم بيانية والتفكير فيها باستخدام TensorFlow. ينفذ إطار العمل نموذج تمرير الرسائل لتبادل المعلومات التكراري بين العقد. يُمكّن هذا النهج من تطوير نماذج يمكنها التفكير في المدخلات المعقدة ذات الهيكل الرسومي لمهام مثل إيجاد المسار والفرز، أو العمل كمتنبئ للحالات والمسارات المستقبلية للأنظمة الفيزيائية.

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.