A Community of Awesome Machine Learning Projects
51
Публичные репозитории
69 603
Всего звезд
1 738
Подписчики
Организация dmlc на GitHub представляет собой сообщество, занимающееся проектами в области машинного обучения. Среди их репозиториев можно выделить такие проекты, как xgboost, dgl и gluon-cv, которые используют языки программирования, такие как C++, Python и 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
Описание для этого репозитория не предоставлено.
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.
Описание для этого репозитория не предоставлено.
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
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Описание для этого репозитория не предоставлено.
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
Описание для этого репозитория не предоставлено.
ccache – a fast compiler cache
Описание для этого репозитория не предоставлено.
Optimized primitives for collective multi-GPU communication
Описание для этого репозитория не предоставлено.
redirect mxnet.readthedocs.io to mxnet.io
Описание для этого репозитория не предоставлено.
dmlc разрабатывает проекты, связанные с глубоким обучением и машинным обучением. Они предоставляют инструменты и библиотеки, такие как xgboost и dgl, которые популярны среди разработчиков.
Организация dmlc использует несколько языков программирования, включая C++, Python, Jupyter Notebook, Cuda и JavaScript. Эти языки помогают в разработке различных инструментов для машинного обучения.
Да, все репозитории dmlc являются публичными. Это позволяет разработчикам и исследователям изучать и использовать их проекты, такие как gluon-nlp и decord, для своих нужд.
Следите за Distributed (Deep) Machine Learning Community с помощью RepoGuard и получайте уведомления в момент появления нового публичного репозитория.
Следить за этим аккаунтом