Hodu : une boîte à outils ML conviviale développée en Rust

Une boîte à outils de machine learning facile à utiliser, de la phase de prototypage jusqu’au déploiement, avec sécurité mémoire et abstractions à coût nul.

Le projet est actuellement développé par une seule personne. Il en est encore à ses débuts, mais les fonctionnalités clés se sont stabilisées dans une certaine mesure, ce qui motive ce partage. Tous les retours et avis sont les bienvenus.

Ce que propose Hodu :

• hodu-lib : bibliothèque ML centrale qui fournit des opérations sur tenseurs sûres en mémoire et la construction de modèles grâce au système de propriété de Rust et aux abstractions à coût nul. Prise en charge de multiples backends, dont CPU, CUDA et Metal
• hodu-cli : outil en ligne de commande prenant en charge l’inférence de modèles, la conversion de formats et la compilation AOT vers des bibliothèques natives. Fonction de gestion des plugins intégrée
• hodu-plugin-sdk : SDK permettant de créer des plugins personnalisés via JSON-RPC. Possibilité d’ajouter de nouveaux formats de modèles (ONNX, TensorFlow), formats de tenseurs (NumPy, SafeTensors) et backends d’exécution