JAX: 高性能配列計算

Ray

AI フレームワーク

機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。Rayは、機械学習およびPythonアプリケーションの構築とスケーリングを簡素化するために設計されたオープンソースのフレームワークです。高レベルのAPIと分散アプリケーションのための基盤となるプリミティブを提供し、さまざまなプラットフォームでのワークロードのシームレスなスケーリングを可能にします。

Dask-ML

AI フレームワーク

Scikit-LearnやXGBoostなどのライブラリと統合された、Pythonにおけるスケーラブルな機械学習機能を提供します。Daskコレクションと推定器を活用することで、RAMを超える大規模モデルやデータセットの課題に対処し、並列化されたトレーニング、予測、前処理を実現します。Dask-MLは、Scikit-LearnやXGBoostなどのライブラリと統合された、Pythonにおけるスケーラブルな機械学習機能を提供します。Daskコレクションと推定器を活用することで、RAMを超える大規模モデルやデータセットの課題に対処し、並列化されたトレーニング、予測、前処理を実現します。

Apache Spark MLlib

AI フレームワーク

Java、Scala、Python、RのAPIを提供するスケーラブルな機械学習ライブラリです。SparkのAPIとシームレスに統合され、さまざまなデータソースをサポートしているため、反復計算や高性能な機械学習タスクに最適です。Apache Spark MLlibは、Java、Scala、Python、RのAPIを提供するスケーラブルな機械学習ライブラリです。SparkのAPIとシームレスに統合され、さまざまなデータソースをサポートしているため、反復計算や高性能な機械学習タスクに最適です。

fastai

AI フレームワーク

#19

実務家および研究者向けに設計されたディープラーニングライブラリです。最先端の結果を迅速に開発するための高レベルコンポーネントと、新しいアプローチのための低レベルコンポーネントを提供します。レイヤードアーキテクチャとPythonのダイナミズムを通じて、使いやすさ、柔軟性、パフォーマンスを目指しています。fastaiは、実務家および研究者向けに設計されたディープラーニングライブラリです。最先端の結果を迅速に開発するための高レベルコンポーネントと、新しいアプローチのための低レベルコンポーネントを提供します。レイヤードアーキテクチャとPythonのダイナミズムを通じて、使いやすさ、柔軟性、パフォーマンスを目指しています。

トレーニングと推論を最適化するクロスプラットフォームの加速機械学習フレームワークです。さまざまなプログラミング言語とプラットフォームをサポートしており、高度なAI機能をアプリケーションに簡単に統合できます。ONNX Runtimeは、トレーニングと推論を最適化するクロスプラットフォームの加速機械学習フレームワークです。さまざまなプログラミング言語とプラットフォームをサポートしており、高度なAI機能をアプリケーションに簡単に統合できます。

Eclipse Deeplearning4j

AI フレームワーク

#33

JVM向けのオープンソース分散ディープラーニングフレームワークです。JavaおよびScalaでのニューラルネットワークの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なエコシステムを提供し、ネイティブGPUアクセラレーションと高性能CPU計算に対応しています。データロード、変換、モデルインポート用の様々なライブラリ…Eclipse Deeplearning4jは、JVM向けのオープンソース分散ディープラーニングフレームワークです。JavaおよびScalaでのニューラルネットワークの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なエコシステムを提供し、ネイティブGPUアクセラレーションと高性能CPU計算に対応しています。データロード、変換、モデルインポート用の様々なライブラリ…

LiteRT

AI フレームワーク

エッジプラットフォーム上でGenAIおよびMLモデルを展開するためのGoogleの高性能オンデバイス機械学習フレームワークです。TensorFlow Liteの基盤を活かし、効率的な変換、ランタイム、最適化を提供し、数十億台のデバイスで低遅延と高いプライバシーを実現します。LiteRTは、エッジプラットフォーム上でGenAIおよびMLモデルを展開するためのGoogleの高性能オンデバイス機械学習フレームワークです。TensorFlow Liteの基盤を活かし、効率的な変換、ランタイム、最適化を提供し、数十億台のデバイスで低遅延と高いプライバシーを実現します。

MindSpore

AI フレームワーク

AIモデルの構築、トレーニング、推論のための包括的なAPIセットを提供します。フレームワークの基盤、オペレーション、ニューラルネットワークレイヤー、パラメータ初期化、混合精度、トレーニング、並列処理、グラフコンパイル、ランタイム、デバイスコンテキスト、通信、データセット処理などのインターフェースを提供します。MindSporeは、AIモデルの構築、トレーニング、推論のための包括的なAPIセットを提供します。フレームワークの基盤、オペレーション、ニューラルネットワークレイヤー、パラメータ初期化、混合精度、トレーニング、並列処理、グラフコンパイル、ランタイム、デバイスコンテキスト、通信、データセット処理などのインターフェースを提供します。