dmlc는 분산(딥) 머신러닝 커뮤니티로, 다양한 공공 GitHub 리포지토리를 운영하고 있습니다. 주요 언어로는 C++, Python, Jupyter Notebook 등이 있으며, xgboost와 dgl과 같은 널리 사용되는 프로젝트를 포함하고 있습니다. 이들은 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
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
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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.
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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
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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
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Optimized primitives for collective multi-GPU communication
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redirect mxnet.readthedocs.io to mxnet.io
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dmlc는 머신러닝 및 딥러닝 관련 프로젝트를 개발하며, xgboost와 dgl과 같은 리포지토리가 있습니다. 이들 프로젝트는 다양한 언어로 작성되어 있으며, 여러 플랫폼에서 실행될 수 있도록 설계되었습니다.
dmlc는 주로 C++, Python, Jupyter Notebook, Cuda, JavaScript, Julia 등의 언어를 사용합니다. 이러한 언어들은 머신러닝과 딥러닝에 적합한 라이브러리 및 툴킷을 개발하는 데에 활용됩니다.
네, dmlc의 리포지토리는 모두 공개되어 있습니다. 사용자들은 이들 리포지토리를 통해 머신러닝 프로젝트를 쉽게 접근하고 활용할 수 있습니다.
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