可扩展机器学习应用开发
项目目标是帮助开发者快速创建可扩展且高性能的机器学习应用。
Apache Mahout
为可扩展、高性能机器学习应用而构建Apache Mahout 提供用于快速创建可扩展、高性能机器学习应用的开发环境,并通过 Qumat 扩展量子计算与机器学习能力。
围绕机器学习应用开发,Apache Mahout 提供 Qumat 量子计算库、量子数据编码能力以及面向不同计算后端的统一接口。
项目目标是帮助开发者快速创建可扩展且高性能的机器学习应用。
Qumat Core 可使用标准量子门构建量子电路,并通过统一 API 在 Qiskit、Cirq 或 Amazon Braket 上运行。
QDP(Quantum Data Plane)用于将经典数据编码为量子态,并提供 GPU 加速内核与零拷贝张量传输。
项目提供 Qumat 概览、Getting Started、API Reference 以及量子计算入门资料。
页面公开展示了 Qumat 0.6 发布信息及相关演讲内容,涵盖量子机器学习电路、模拟器和真实量子硬件等主题。
Apache Mahout 发布新的量子计算层,用于在模拟器和真实量子硬件上构建机器学习电路。
页面列出 FOSDEM 2025 的 Introducing Qumat 演讲,以及 FOSSY 2024 的 QuMat 相关演讲。
提供 Qumat 概览、入门指南、API 参考、量子计算基础、研究论文及社区协作入口。