ray

本番環境レベルのMLアプリケーションを開発、デプロイ、反復的に改善する方法を学ぶ。

RayはAIコンピューティングエンジンです。Rayは、コアとなる分散ランタイムと、MLワークロードを高速化するためのAIライブラリ群で構成されています。

AIおよびマルチモーダルワークロード向けの高性能データエンジン。あらゆる規模で画像、音声、動画、構造化データを処理します。

pandas on AWS - Athena, Glue, Redshift, Timestream, Neptune, OpenSearch, QuickSight, Chime, CloudWatchLogs, DynamoDB, EMR, SecretManager, PostgreSQL, MySQL, SQLServer, S3 (Parquet, CSV, JSON, EXCEL) との容易な統合

CSGHubは、OpenCSGチームによって開発された全く新しいLLM管理のためのオープンソースプラットフォームです。Hugging Faceに匹敵する機能を備えたオープンソースおよびオンプレミス/SaaSソリューションを提供します。Hugging FaceとのPython SDK互換性により、LLM、データセット、エージェントのライフサイクルを完全に制御できます。ぜひご参加ください！ ⭐️

本番環境グレードのMLアプリケーションの設計、開発、デプロイ、およびイテレーションの方法を学ぶ。

LakeSoul は、高速なデータ取り込み、同時更新、インクリメンタル分析、マルチモーダルデータ処理、ベクトル検索を実現する、エンドツーエンドのリアルタイムクラウドネイティブ Lakehouse フレームワークであり、次世代の BI および AI ワークロードを強力にサポートします。

numpy、pandas、scikit-learn、および Python 関数を拡張する、大規模データ計算向けのテンソルベースの統合フレームワーク Mars

Kubernetes上でRayアプリケーションを実行するためのツールキット

分散型 GPU アクセラレーション対応の進化計算フレームワーク。進化アルゴリズムとベンチマーク問題の包括的なライブラリ。

Three.js WebGLフレームワークをベースにした、大域照明とプログレッシブレンダリングを備えたリアルタイムパストレーシング。ライブデモはこちら：https://erichlof.github.io/THREE.js-PathTracing-Renderer/Geometry_Showcase.html

おもちゃの物理ベースGPUパストレーサー (C++/OpenGL/GLSL)

本番環境向けのRAGベースLLMアプリケーション構築に関する包括的なガイド

マルチエージェント強化学習（MARL）に必要なリポジトリは1つだけ

LuxCore のソースリポジトリ

機械学習インフラ向け PyTorch のように、Kubernetes 上で AI ワークロードを魔法のように分散および実行します。

NanoRT は、単一ヘッダーのみのモダンなレイトレーシングカーネルです

Buggregator — PHP 向けの単一バイナリデバッグサーバー。例外、ダンプ、メール、プロファイリング、ログをリアルタイム UI でキャプチャします。Sentry、Ray、VarDumper、SMTP、Monolog、Inspector、XHProfなどをサポート。

GenAIアプリケーション向けデータ準備オープンソースプロジェクト

Amazon EKS 上でデータプラットフォームの構築、デプロイ、スケーリングを行うためのツール DoEKS

連合学習のベンチマーク。コミュニティ向けに捧ぐ 🤗

Crater は、クラウドネイティブな AI トレーニングおよび推論プラットフォームです。

numpy 配列と関数を活用して比較的高速に動作する、基本的なレイトレーサー