GitHub Star 总榜 · 开源序

1hpcaitech / ColossalAI使大型人工智能模型更便宜、更快、更容易使用PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用41,430

2ty4z2008 / Qix机器学习、深度学习、PostgreSQL、分布式系统、Node.Js、Golang许可证未声明15,237

3hazelcast / hazelcastHazelcast 是一个统一的实时数据平台，将流处理与快速数据存储相结合，使客户能够立即对动态数据采取行动以获得实时见解。Java许可证未声明6,634

4livebook-dev / livebook使用交互式 Elixir 笔记本自动化代码和数据工作流程ElixirApache-2.0 · 宽松，可直接商用5,910

5Eventual-Inc / Daft适用于人工智能和多模式工作负载的高性能数据引擎。处理任何规模的图像、音频、视频和结构化数据RustApache-2.0 · 宽松，可直接商用5,829

6asynkron / protoactor-goProto Actor - 适用于 Go、C# 和 Java/Kotlin 的超快速分布式 ActorGoApache-2.0 · 宽松，可直接商用5,518

7pytorch / rl一个模块化、以基础概念优先、以 Python 为主的 PyTorch 库，适用于强化学习。PythonMIT · 宽松，可直接商用3,626

8chrislusf / gleam快速、高效且可扩展的分布式 Map/Reduce 系统，支持 DAG 执行，可在内存中或磁盘上运行，采用纯 Go 语言编写，可独立运行或分布式运行。GoApache-2.0 · 宽松，可直接商用3,569

9lakehq / sailDrop-in Apache Spark 替代品，用 Rust 编写，可统一批处理、流处理以及计算密集型 AI 工作负载。RustApache-2.0 · 宽松，可直接商用3,488

10catalyst-team / catalyst加速深度学习研发PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用3,388

11moosefs / moosefsMooseFS 分布式存储 – 开源、PB、容错、高性能、可扩展的网络分布式文件系统/软件定义存储CGPL-2.0 · 需开源衍生作品2,009

12maxpumperla / elephas使用 Keras 和 Spark 进行分布式深度学习PythonMIT · 宽松，可直接商用1,574

13lensacom / sparkit-learn结合 PySpark 与 Scikit-learn 的项目。PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用1,150

14YotpoLtd / metorikku基于 Apache Spark 的简化、轻量级 ETL 框架ScalaMIT · 宽松，可直接商用589