A Community of Awesome Machine Learning Projects
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La organización dmlc, conocida como la Comunidad de Aprendizaje Automático Distribuido, tiene una presencia significativa en GitHub. Con un enfoque en proyectos de aprendizaje profundo, sus repositorios incluyen herramientas populares como xgboost y dgl, desarrollados principalmente en lenguajes como C++, Python y Jupyter Notebook.
Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Dask, Flink and DataFlow
Python package built to ease deep learning on graph, on top of existing DL frameworks.
Gluon CV Toolkit
NLP made easy
An efficient video loader for deep learning with smart shuffling that's super easy to digest
No se proporcionó descripción para este repositorio.
A lightweight parameter server interface
common in-memory tensor structure
Matrix Shadow:Lightweight CPU/GPU Matrix and Tensor Template Library in C++/CUDA for (Deep) Machine Learning
NumPy interface with mixed backend execution
move forward to https://github.com/dmlc/mxnet
A common bricks library for building scalable and portable distributed machine learning.
Universal model exchange and serialization format for decision tree forests
Minerva: a fast and flexible tool for deep learning on multi-GPU. It provides ndarray programming interface, just like Numpy. Python bindings and C++ bindings are both available. The resulting code can be run on CPU or GPU. Multi-GPU support is very easy.
moved to https://github.com/dmlc/ps-lite
Notebooks for MXNet
Reliable Allreduce and Broadcast Interface for distributed machine learning
MXNetJS: Javascript Package for Deep Learning in Browser (without server)
Standalone TensorBoard for visualizing in deep learning
MXNet Julia Package - flexible and efficient deep learning in Julia
Deprecated
Sublinear memory optimization for deep learning, reduce GPU memory cost to train deeper nets
XGBoost Julia Package
Distributed Factorization Machines
Pre-trained Models of DMLC Project
Visualization tool for Graph Neural Networks
Symbolic Expression and Statement Module for new DSLs
MXNet Tutorial for NVidia GTC 2016.
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on MXNet, Theano or TensorFlow.
C++ interface for mxnet
cache-friendly multithread matrix factorization
The repo to host all the web data including images for documents in dmlc projects.
Kernel Fusion and Runtime Compilation Based on NNVM
TL2cgen (TreeLite 2 C GENerator) is a model compiler for decision tree models
No se proporcionó descripción para este repositorio.
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Host custom actions; keep track of manual approval requests for CI jobs.
Caffe: a fast open framework for deep learning.
Benchmark speed and other issues internally, before push to deep-mark
MXNet Example
Machine learning, in numpy
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.
Drat Repository for DMLC R packages
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ccache – a fast compiler cache
No se proporcionó descripción para este repositorio.
Optimized primitives for collective multi-GPU communication
No se proporcionó descripción para este repositorio.
redirect mxnet.readthedocs.io to mxnet.io
No se proporcionó descripción para este repositorio.
dmlc desarrolla una variedad de proyectos relacionados con el aprendizaje automático, incluyendo bibliotecas como xgboost para el aumento de gradiente y dgl, que facilita el aprendizaje profundo en grafos. Estas herramientas son ampliamente utilizadas en la comunidad de machine learning.
dmlc utiliza varios lenguajes de programación en sus proyectos, destacando C++, Python, Jupyter Notebook, Cuda, JavaScript y Julia. Esta diversidad permite desarrollar soluciones robustas y eficientes para diferentes aplicaciones en aprendizaje automático.
Sí, todos los repositorios de dmlc en GitHub son públicos. Esto permite a la comunidad acceder, colaborar y contribuir a los proyectos, fomentando un ecosistema abierto y colaborativo en el ámbito del aprendizaje automático.
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