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AI开源项目
1.BladeDISC
简介：BladeDISC 是针对机器学习工作负载的端到端动态形状编译器项目，是阿里巴巴PAI-Blade的关键组件之一 。该项目基于MLIR，与 mlir-hlo项目高度相关。
Github地址：https://github.com/alibaba/BladeDISC
2.Graph-Learn
简介：Graph-Learn是面向大规模图神经网络的研发和应用而设计的分布式框架。 从大规模图训练实际问题出发，提炼抽象了一套适合于常见图神经网络模型的编程范式。
Github地址：https://github.com/alibaba/graph-learn
3.DeepRec
简介：DeepRec是阿里巴巴集团统一的稀疏模型场景训练引擎，支持了主搜索、首猜、定向广告、直通车广告等核心业务，支撑千亿特征、万亿样本超大规模稀疏训练。
Github地址：https://github.com/alibaba/DeepRec
4.Proxima Bilin Engine
简介：Proxima 是阿里巴巴达摩院系统 AI 实验室自研的向量检索内核。核心能力广泛应用于阿里巴巴和蚂蚁集团众多业务，如淘宝搜索和推荐、优酷视频搜索等。
Github地址：https://github.com/alibaba/proximabilin
5.EasyRec
简介：EasyRec实现了先进的深度学习模型，用于常见的推荐任务，在模型、调参、性能优化等方面具有显著的优势。
Github地址：https://github.com/alibaba/EasyRec
6.Easy Reinforcement Learning
简介：基于tensorflow引擎搭建的深度强化学习算法库，支持大规模分布式训练的actor-learner架构，具备轻量化，模块化等特点，经过阿里集团多业务场景打磨。
Github地址：https://github.com/alibaba/EasyRL
7.EasyTransfer
简介：EasyTransfer致力于让自然语言处理场景的迁移学习开发与部署更加简单，降低NLP的预训练和知识迁移的门槛。
Github地址：https://github.com/alibaba/EasyTransfer
8.Alink
简介：基于Flink的机器学习算法平台，提供丰富的算法组件。2017年研发，2019年开源，去年Flink社区将机器学习作为重点领域，我们将Alink贡献到Flink，成为FlinkML。
Github地址：https://github.com/alibaba/Alink
9.EPL(Easy Parallel Library)
简介：EPL(Easy Parallel Library) 是统一多种并行策略的、灵活易用的自研分布式深度学习训练框架。
Github地址：https://github.com/alibaba/easyparallellibrary
大数据开源项目
1.Apache Flink
简介：Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。能在所有常见集群环境中运行，以内存速度和任意规模进行计算。
Github地址：https://github.com/apache/flink
2.Flink CDC
简介：Flink CDC Connectors 是Apache Flink的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同的数据库中获取变更。
Github地址：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors
3.flink-extended/dl-on-flink
简介：Deep Learning on Flink 旨在整合 Flink 和深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch 等），以在 Flink 集群上实现分布式深度学习训练和推理。
Github地址：https://github.com/flink-extended/dl-on-flink
4.Flink Remote Shuffle
简介：本项目通过采用存储和计算分离的架构，实现了Flink批量数据处理的远程 shuffle 服务。
Github地址：https://github.com/flink-extended/flink-remote-shuffle
5.flink-extended/clink
简介：Clink 是一个提供 API 和基础设施的库，以促进可在 C++ 和 Java 运行时中使用的可并行特征工程运算符的开发。
Github地址：https://github.com/flink-extended/clink
6.apache/flink-ml
简介：Flink ML 是一个提供机器学习 (ML) API 和基础设施的库，可简化ML管道的构建。用户可以使用标准ML API实现ML算法，构建用于训练和推理作业的ML管道。
Github地址：https://github.com/apache/flink-ml
7.EMR remote shuffle service
简介：Aliyun Remote Shuffle Service（RSS）致力于提高不同map-reduce引擎的效率和弹性。RSS 为 shuffle 数据提供了一种弹性、高效的管理服务。
Github地址：https://github.com/alibaba/RemoteShuffleService