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jittor

高性能实时编译深度学习框架,集成多种先进模型库

Jittor是一个基于实时(JIT)编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端,CUDA和C++后端,能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库,涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样,环境配置简便,并且包含详尽的教程和文档,帮助用户快速入门。

attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集,提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
yjit - Ruby 3.1+ 的JIT编译器
GithubJITRuby 3.1YJIT动态类型开源项目性能优化
YJIT 是 Ruby 3.1+ 的一个官方组件,通过动态编译显著提升 Ruby 应用性能。用户可以参考 YJIT README 获取构建和使用方法。任何问题或错误可在 Shopify/ruby 仓库提交。YJIT 旨在优化动态类型语言的执行效率,特别适用于高性能生产环境。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
cotta - 持续测试时间域适应的开源框架
CoTTAGithub域适应开源项目持续测试时适应深度学习计算机视觉
CoTTA是一个开源项目,专注于持续测试时间域适应研究。该项目实现了CoTTA、AdaBN和TENT等方法,用于解决图像分类和语义分割任务中的域适应问题。支持CIFAR、ImageNet和Cityscapes到ACDC等数据集的迁移实验,并提供了详细的实验指南和性能基准。这个框架有助于提升机器学习模型在变化环境中的适应能力,为计算机视觉领域的研究人员提供了实用工具。
pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用
GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型
PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架,旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型,具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口,PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX,开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。
jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别
GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习
NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行,支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等,适用于多种应用场景,如实时摄像头流和WebRTC网络应用。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
gotch - Go语言深度学习框架 基于PyTorch C++ API的高性能实现
GPU支持GithubPytorch开源项目张量操作深度学习神经网络
Gotch是基于PyTorch C++ API (Libtorch)开发的Go语言深度学习框架。它实现了全面的张量操作、动态计算图、JIT接口和预训练模型加载等功能,同时支持CPU和GPU。Gotch采用纯Go API设计,便于构建和训练神经网络模型,适合深度学习研究和应用开发。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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