1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesComputation Serving
Exposing distributed computation results as high-performance web services.
Distinct from Distributed Computing: Focuses on the serving/API layer of distributed computations rather than the execution framework itself.
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Awesome Computation Serving GitHub Repositories
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- microsoft/synapseml
microsoft/SynapseML
5,230GitHub पर देखेंSynapseML एक Apache Spark मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे वितरित क्लस्टर में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो और डेटा पाइपलाइनों के निर्माण और स्केलिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बड़े पैमाने पर डेटासेट पर हार्डवेयर-त्वरित भविष्यवाणियों और डीप लर्निंग कार्यों को निष्पादित करने के लिए एक वितरित मशीन लर्निंग पाइपलाइन फ्रेमवर्क और एक वितरित अनुमान इंजन के रूप में कार्य करता है। यह प्रोजेक्ट एक क्लाउड AI एकीकरण परत के रूप में कार्य करता है, जो उपयोगकर्ताओं को वितरित पाइपलाइनों के भीतर टेक्स्ट, विज़न और स्पीच के लिए पूर्व-प्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाओं को लागू करने की अनुमति देता है। इसमें उच्च-आयामी डेटा में मल्टीवेरिएट और टाइम-सीरीज़ आउटलेर्स की पहचान करने के लिए वितरित विसंगति पहचान के लिए उपकरणों का एक समर्पित सूट भी शामिल है। लाइब्रेरी क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें चेहरा और छवि विश्लेषण के लिए वितरित कंप्यूटर विज़न, टेक्स्ट एनालिटिक्स और अनुवाद के लिए स्केलेबल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, और ग्रेडिएंट बूस्टेड डिसीजन ट्री का प्रशिक्षण शामिल है। यह k-निकटतम पड़ोसी मॉडलिंग के माध्यम से समानता खोज, फ़ीचर एट्रिब्यूशन के माध्यम से मॉडल व्याख्यात्मकता और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग वर्कफ़्लो के ऑर्केस्ट्रेशन के लिए उपकरण प्रदान करती है। सिस्टम एक कंपोज़ेबल पाइपलाइन आर्किटेक्चर का उपयोग करता है और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म संगतता के लिए ONNX-आधारित मॉडल अनुमान का समर्थन करता है।
Exposes cluster-based computations as web services to deliver results with sub-millisecond response times.
Scalaaiapache-sparkazure
