图机器学习框架GraphStorm：助力亿级图数据处理

图机器学习框架GraphStorm：助力亿级图数据处理

graphstorm Enterprise graph machine learning framework for billion-scale graphs for ML scientists and data scientists. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphstorm

GraphStorm是一个专为机器学习科学家和数据科学家设计的图机器学习（GML）框架，旨在简化工业规模图（以数十亿节点和边计算）的GML模型开发、训练和部署过程。该项目主要由Python语言实现。

基础介绍与主要编程语言

GraphStorm是一个开源项目，托管在GitHub上，由AWS实验室提供。项目的主要编程语言是Python，同时也使用了Shell脚本进行一些辅助操作。Python代码占比约为92.5%，Shell脚本约为7.4%。

核心功能

GraphStorm的核心功能包括：

• 提供了可扩展的训练和推理管道，支持极大规模图的GML模型。
• 包含了一系列内置的GML模型，用户可以无需编写代码，通过单一命令进行模型训练。
• 提供了大量的配置选项，帮助用户开发最先进的（SOTA）模型，并改进模型性能。
• 支持自定义GML模型的分布式训练，用户可以提供自己的模型实现，并利用GraphStorm的训练管道进行扩展。

最近更新的功能

GraphStorm最近的更新主要包括：

• 对框架进行了性能优化，提高了处理大规模图数据的能力。
• 增加了对PyTorch版本的兼容性，现在支持1.13版本以上的PyTorch。
• 更新了一些内置模型和配置选项，使得用户更容易获得更好的模型性能。
• 对文档和示例代码进行了完善，帮助新用户更快地上手使用GraphStorm。

通过这些更新，GraphStorm进一步巩固了其在图机器学习领域的领先地位，为用户提供了更加强大和便捷的工具。

graphstorm Enterprise graph machine learning framework for billion-scale graphs for ML scientists and data scientists. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphstorm