在Rust 深度学习生态系统中,Candle、Dfdx、Burn 和 Tch-rs 是四个关键的库,分别展示了 Rust 在这一领域的强大功能。Candle 和 Burn 提供了高性能和灵活的深度学习工具,Candle 专注于高效计算和模块化设计,而 Burn 则支持现代功能如动态图和静态图计算,适合各种深度学习任务。Dfdx 则以其高效的自动微分功能和优化...
tch-rs:使Rust能够与PyTorch框架结合,扩展了Rust在机器学习和深度学习领域的应用能力。 Burn:一个综合动态深度学习框架,以极高的灵活性、计算效率和可移植性为目标。 Candle:由Hugging Face开发的Rust语言机器学习框架,提供简洁的API,易于使用,支持多种后端。 Linfalinfa:提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应...
Github 地址:https://github.com/LaurentMazare/tch-rs Burn Burn 是一个新的综合动态深度学习框架,使用 Rust 构建,以极高的灵活性、计算效率和可移植性作为其主要目标。这个库之前也推荐过,非常值得去关注。 Github 地址:https://github.com/tracel-ai/burn Candle Candle 是由 Hugging Face 开发的 Rust 语言...
同时，现代包管理：Cargo，Rust 的包管理器，简化了管理依赖项、构建项目甚至发布库的过程。因其易用性和高效性而受到赞誉的工具。 最后，快速增长的生态：Rust 的生态正在蓬勃发展。像“ndarray”、“llm”、“candle”和“burn”这样的库证明了大模型相关的社区积极参与扩展 Rust 的LLM应用开发的能力。 那么为什么...
在Rust 深度学习生态系统中,Candle、Dfdx、Burn 和 Tch-rs 是四个关键的库,分别展示了 Rust 在这一领域的强大功能。Candle 和 Burn 提供了高性能和灵活的深度学习工具,Candle 专注于高效计算和模块化设计,而 Burn 则支持现代功能如动态图和静态图计算,适合各种深度学习任务。Dfdx 则以其高效的自动微分功能和优化...
Burn和DFDX为机器学习管道提供了更大的灵活性和控制,允许自定义和扩展。Candle和tch-rs虽然功能强大,但由于它们依赖于外部库,因此在定制方面可能会受到更多限制。 4,生态系统和社区支持 这四个框架都在积极开发。tch-rs受益于广泛的PyTorch生态系统和社区支持;Burn和DFDX也拥有不断增长的社区;而Candle的专注范围可能会...
Rust还年轻,这意味着成熟可用的基础组件在数量上少于其它语言。在深度学习这个领域如果希望使用Rust,那么可以考虑一下Burn或者Candle。这篇文章将简单介绍一下Burn。 Burn官网: Burn Next generation of deep learning framework 深度学习框架需要具备一些基本功能,如模型构建、训练、推演;辅助功能如数据集预处理与后处理、...
在Rust 深度学习生态系统中,Candle、Dfdx、Burn 和 Tch-rs 是四个关键的库,分别展示了 Rust 在这一领域的强大功能。Candle 和 Burn 提供了高性能和灵活的深度学习工具,Candle 专注于高效计算和模块化设计,而 Burn 则支持现代功能如动态图和静态图计算,适合各种深度学习任务。Dfdx 则以其高效的自动微分功能和优化...
最后,快速增长的生态:Rust 的生态正在蓬勃发展。像“ndarray”、“llm”、“candle”和“burn”这样的库证明了大模型相关的社区积极参与扩展 Rust 的LLM应用开发的能力。 那么为什么还需要WebAssembly? 与绝大部分 “现代编程语言” 不同,Rust 的一个亮点是它可以直接编译成机器码,不需要一个中间的 “运行时”。然...
Onnxruntime 库 Ort, Rust 有好几个onnxruntime绑定库, Ort 是支持的最好的,选择这个主要是 Candle 不好做的项目,可以用 onnx 做,因为他是个 onnxruntime 绑定,所以在推理应用上是完全没问题的。 AI框架库: Burn ,这个和 Candle 功能重合了,所以并没有很深入使用,但是跑过几个测试模型,基本也是 OK 的...