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这个存储库保存了针对Acumos机器学习平台的预测器管理服务的服务器组件。该服务提供了取消部署模型(预测器)和清理资源的能力。它还可操作建立在行业中流行的人工智能工具上的模型,并将关于这些模型的元数据存储在关系数据库中。

原始仓库地址:https://github.com/acumos/model-deployments-predictor-management.git

浏览量:6 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

这个存储库保存了用于Acumos机器学习平台的H2O Model Builder服务的服务器组件。该服务提供了一种从数据集构建H2O模型的方法,并提供了将它们导出到模型管理以永久存储模型的能力。

原始仓库地址:https://github.com/acumos/model-builder-h2o-model-builder.git

浏览量:7 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

这个存储库保存了用于Acumos机器学习平台的DataStreamer服务和DataStreamer目录服务的服务器组件。

原始仓库地址:https://github.com/acumos/databroker-data-streamer.git

浏览量:6 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

这个存储库保存了用于Acumos机器学习平台的Acumos集成服务的服务器组件。该服务提供了通过E5 API从Acumos实例中提取Acumos模型的能力。它还将Acumos模型导入平台。

原始仓库地址:https://github.com/acumos/common-dataservice-config-management.git

浏览量:10 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新
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Adlik是一个加速深度学习推理的工具包。Adlik的目标是在云和嵌入式环境中加速深度学习推理过程。Adlik包括两个子项目:模型编译器和服务平台。模型编译器支持多种优化技术,如剪剪、量化和结构压缩,以优化在主要框架(如Tensorflow、Keras和Caffe)中开发的模型,从而使它们能够以更低的延迟和更高的计算效率运行。服务平台基于CPU、GPU、FPGA等部署环境,提供优化运行时的深度学习模型。基于深度学习模型,Adlik用户可以使用模型编译器对其进行优化,然后将其部署到具有服务平台的特定平台上。

原始仓库地址:https://github.com/adlik/adlik.git

浏览量:15 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

对抗性鲁棒性工具箱(ART)是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对以下方面评估,捍卫,认证和验证机器学习模型和应用程序: 逃避,中毒,提取和推断的对抗性威胁。 ART支持所有数据类型的所有流行的机器学习框架(TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,scikit-learn,XGBoost,LightGBM,CatBoost,GPy等) (图像,表格,音频,视频等)和机器学习任务(分类,对象检测,生成,认证等)。

原始仓库地址:https://github.com/trusted-ai/adversarial-robustness-toolbox.git

浏览量:11 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

AI Explainability 360是一个开源工具包,它可以帮助用户更好地理解机器学习模型在AI应用生命周期中使用各种技术预测标签的方式。

原始仓库地址:https://github.com/trusted-ai/aix360.git

浏览量:14 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新
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AI公平性360是一个可扩展的开源工具包,可以帮助用户理解和减轻在整个AI应用生命周期中的机器学习模型的偏差。

原始仓库地址:https://github.com/trusted-ai/aif360.git

浏览量:9 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新
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本项目是一个基于参数服务器原理的高性能分布式机器学习平台。它针对腾讯大数据的性能进行了调整,具有广泛的适用性和稳定性,在处理高维模型方面显示出越来越大的优势。**angel**由腾讯和北京大学联合开发,兼顾了产业的高可用性和学术的创新性。**angel**是用Java和Scala开发的。它支持在Kubernetes上运行。在PS抽象服务中,提供了两个模块,分别是Spark on Angel和PyTorch on Angel,实现了Spark/PyTorch和参数服务器的分布式培训功能。图形计算和深度学习框架支持正在开发中,并将在未来发布。

原始仓库地址:https://github.com/angel-ml/angel.git

浏览量:9 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

EDL是一个弹性的深度学习框架,旨在帮助深度学习云服务提供商使用PaddlePaddle和TensorFlow等深度学习框架构建集群云服务。 EDL包括Kubernetes控制器、PaddlePaddle automatic scaler(它将分布式作业的进程数量更改为集群中的空闲硬件资源)和一个新的容错体系结构。

原始仓库地址:https://github.com/elasticdeeplearning/edl.git

浏览量:9 下载量:0 项目类别: 深度学习
3 months前更新

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