3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesModel Optimization
Tools for converting, compiling, and accelerating machine learning models.
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- rapidsai/cuml
rapidsai/cuml
5,209GitHub पर देखेंcuml, एक GPU-एक्सेलेरेटेड मशीन लर्निंग लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क है जो टैबुलर डेटा प्रीप्रोसेसिंग और मॉडल निष्पादन को गति देने के लिए CUDA का उपयोग करता है। यह NVIDIA GPUs और GPU क्लस्टर्स पर क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन और क्लस्टरिंग मॉडल्स को प्रशिक्षित और डिप्लॉय करने के लिए टूल्स का एक सूट प्रदान करता है। लाइब्रेरी को स्केलेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक डिस्ट्रिब्यूटेड GPU मशीन लर्निंग वातावरण प्रदान करती है जो सिंगल-डिवाइस मेमोरी से अधिक डेटासेट्स को संभालने के लिए हार्डवेयर एक्सेलेरेटर्स और नोड्स में गणना और डेटा फैला सकती है। यह मानक एस्टिमेटर इंटरफ़ेस को मिरर करती है ताकि मौजूदा वर्कफ़्लो के भीतर CPU-आधारित मॉडल्स को GPU-एक्सेलेरेटेड वर्शन्स के साथ बदला जा सके। प्रोजेक्ट मशीन लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड क्लस्टरिंग, नियरेस्ट नेबर सर्च और हाई-डायमेंशनल डाइमेंशनलिटी रिडक्शन शामिल है।
GPU-accelerated implementations of traditional machine learning algorithms.
Python - microsoft/hummingbird
microsoft/hummingbird
3,536GitHub पर देखेंHummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.
Compiles trained ML models into efficient tensor computations.
Pythonmachine-learningneural-networkspytorch - flashml-org/flashlib
FlashML-org/flashlib
Library for accelerating classical machine learning operators on GPUs.
