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Paddle2ONNX

将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具

Paddle2ONNX 是一个开源工具,用于将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式,使模型能够部署到多种ONNX支持的推理引擎如TensorRT、OpenVINO等。Paddle2ONNX不依赖其他组件,只需通过pip安装即可使用。它提供命令行接口和多种参数选项,支持模型优化与量化,适用于不同的部署需求。了解如何安装、使用及优化Paddle模型到ONNX格式,提升部署效率与性能。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎,兼容各种ONNX模型,并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能,并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型,如LLaMA、ChatGLM和Baichuan,并提供详细的构建和集成指南。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包,用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等,能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程,助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
PaddleMIX - 基于飞桨的多模态大模型开发套件赋能AI创新应用
GithubPaddleMIX图文预训练多模态大模型开源项目文生图跨模态视觉
PaddleMIX是基于飞桨的多模态大模型开发套件,支持图像、文本、视频等多种模态,覆盖视觉语言预训练、文生图、文生视频等任务。该套件提供开箱即用的开发体验,支持千亿规模模型训练,适用于金融、教育、电商、医疗等多个领域。PaddleMIX 2.0版本新增了LLaVA、Qwen-VL等模型,优化了训练效率,并提供了丰富的应用工具和流水线,为开发者提供全面的多模态AI解决方案。
llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示,支持多设备部署
GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化
此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示,无需torch或transformers,适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整,并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤,适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。
espnet_onnx - 轻量级语音识别和合成库 基于ONNX格式优化
GithubONNXespnet_onnx开源项目模型导出语音合成语音识别
espnet_onnx是一个将ESPnet模型导出为ONNX格式的实用库,支持语音识别和语音合成任务。该库提供简洁的API接口,便于模型导出和推理。通过ONNX Runtime实现高效的CPU和GPU计算,并支持流式语音识别。用户可从预训练或自定义模型中轻松导出,并进行优化和量化以提升性能。无需PyTorch依赖,适合轻量级部署。
MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx - ONNX格式的零样本分类基础模型
GithubHugging FaceHuggingfaceONNX开源项目模型转换
该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式,旨在增强推理性能和部署灵活性,借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景,在零样本分类中,无需大量手动标注数据,便可实现有效的文本分类,适合各类语言处理任务。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
PaddlePaddle-DeepSpeech - 基于PaddlePaddle的开源中文语音识别系统
DeepSpeech2GithubPaddlePaddle开源项目深度学习端到端ASR语音识别
PaddlePaddle-DeepSpeech是一个基于PaddlePaddle框架的中文语音识别项目。该系统支持自定义数据集训练和多种数据增强方法,适用于多样化场景。项目提供预训练模型,兼容Windows和Linux平台,并支持Nvidia Jetson等开发板推理。系统集成了GUI界面、Web部署和长语音识别功能,为开发者提供完整的语音识别工具链。
InterpretDL - 深度学习模型解释工具包,助力AI可解释性研究
GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习
InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包,集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务,可帮助用户分析模型内部机制,为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法,适合研究人员和开发者使用。
onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器
GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器
ONNX-MLIR是一个开源编译器项目,旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术,实现了ONNX标准,并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台,并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图,ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。
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