Awesome GitHub RepositoriesModel Optimization

cuml es una librería y framework de aprendizaje automático acelerado por GPU que utiliza CUDA para acelerar el preprocesamiento de datos tabulares y la ejecución de modelos. Proporciona un conjunto de herramientas para entrenar y desplegar modelos de clasificación, regresión y agrupamiento en GPUs de NVIDIA y clústeres de GPU. La librería está diseñada para la escalabilidad, ofreciendo un entorno de aprendizaje automático de GPU distribuido que puede repartir la computación y los datos a través de múltiples aceleradores de hardware y nodos para manejar conjuntos de datos que exceden la memoria de un solo dispositivo. Refleja las interfaces de estimador estándar para permitir el reemplazo de modelos basados en CPU con versiones aceleradas por GPU dentro de los flujos de trabajo existentes. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado, agrupamiento no supervisado, búsqueda de vecinos más cercanos y reducción de dimensionalidad de alta dimensión. También incluye preprocesamiento de datos tabulares acelerado por hardware para escalado y codificación de características, extracción de características de texto, análisis de series temporales y explicabilidad de predicción de modelos. Las utilidades de soporte incluyen herramientas para la generación de conjuntos de datos sintéticos, serialización del estado del modelo y el cálculo de métricas de rendimiento del modelo.

Hummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.