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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。

Knover - 基于PaddlePaddle的知识增强对话生成开源工具包
GithubKnoverPaddlePaddle大规模模型对话生成开源项目知识融合
Knover是一个基于PaddlePaddle的知识增强对话生成工具包,专为高效训练和推理大规模对话模型而设计。它支持Q-TOD、PLATO-KAG和PLATO-XL等多个先进项目,覆盖任务型、知识型和开放域对话领域。Knover运行于Python 3.7+和PaddlePaddle-GPU 2.4.0+环境,为研究人员和开发者提供了完整的安装指南和使用文档。
wonnx - 基于Rust的多平台GPU加速ONNX推理工具
GPU加速GithubONNXRustWonnx开源项目推理运行时
Wonnx是一个完全用Rust编写的ONNX推理工具,支持Vulkan、Metal和DX12等多个平台,并通过WebGPU在浏览器中运行。用户可以通过命令行工具、Rust库、Python包和JavaScript模块操作和测试ONNX模型。Wonnx支持丰富的操作符,并持续进行性能优化和功能扩展,致力于为开发者提供高效灵活的深度学习模型推理工具。
optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具
GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型
Optimum扩展了Transformers和Diffusers,提供了一系列优化工具,提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术,如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练,配有详尽的文档和示例代码,帮助用户导出和运行优化后的模型。
training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型
GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习
OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。
wangfreexx-tianruoocr-cl-paddle - 开源本地OCR识别和翻译软件
Chinese-liteGithubOCR软件paddle-ocr开源项目文字识别翻译功能
wangfreexx-tianruoocr-cl-paddle是一款开源的本地OCR识别软件,基于Chinese-lite和paddle-ocr技术。支持中文高效识别、条形码扫描和多种翻译接口,包括离线翻译功能。软件提供段落合并和自定义设置,适用于64位Windows系统,无需网络即可进行OCR识别。该项目为用户提供了一个全面的本地文字识别和翻译解决方案。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
dify2openai - Dify API转OpenAI格式 提升AI应用兼容性
API转换D2ODify APIGithubOpenAI API开源项目部署
dify2openai项目实现Dify API到OpenAI API格式的转换,让开发者能在OpenAI客户端中使用Dify的各种功能。支持流式和阻塞模式,适配多种机器人API。提供多种部署方式,包括Zeabur、Vercel、本地和Docker。通过环境变量灵活配置,满足不同需求。未来计划拓展图像和音频处理能力。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算,它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性,用户可自定义量化过程,并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能,并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架,实现高效的神经网络量化部署。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换,双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法,运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能,生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型,为研究人员提供便利的实验和开发环境。
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