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netsaur

Deno生态系统中的轻量级高效神经网络库

Netsaur是Deno生态系统中的一款轻量级高效神经网络库。它提供简洁API用于创建和训练神经网络,支持CPU运行,GPU支持正在开发中。Netsaur无需额外依赖,适用于serverless环境,可快速构建和部署多种机器学习模型。这个库适合各层级的机器学习实践者使用,从入门到专业均可上手。

dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库,由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口,可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务,在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩
GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整
NNI提供一站式解决方案,支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架,并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境,包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes,帮助推动开源社区的技术发展。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
ai - AI应用开发的TypeScript工具包,支持Next.js、React等框架
GithubNext.jsNode.jsReactTypeScriptVercel AI SDK开源项目
Vercel AI SDK是一个TypeScript工具包,帮助开发者使用Next.js、React、Svelte、Vue等框架和Node.js运行时构建AI应用。核心模块提供统一API与OpenAI、Anthropic、Google等模型提供商交互。UI模块提供构建聊天机器人和生成界面的钩子,适用于多个框架。RSC模块为支持React服务器组件的框架提供优化API。开发者可以通过社区支持和贡献指南快速上手并进行贡献。
larq - 用于极低精度神经网络的深度学习训练的开源库
Binarized Neural NetworksGithubLarqTensorFlow开源项目深度学习神经网络
Larq是一个开源深度学习库,专为训练极低精度的神经网络(如二值化神经网络)而设计。它基于tf.keras接口,支持量化层和量化器,有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq,用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外,该库还提供多个平台的优化推理引擎,特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。
XNNPACK - 多平台优化的神经网络推理引擎 支持移动和嵌入式系统
GithubXNNPACK开源项目深度学习框架神经网络推理移动平台优化算子支持
XNNPACK是一个用于加速高级机器学习框架的神经网络推理引擎。它支持ARM、x86、WebAssembly和RISC-V等多种平台,提供低级性能原语,优化TensorFlow Lite、PyTorch等框架的运行效率。XNNPACK实现了丰富的神经网络操作符,在移动设备和嵌入式系统上表现出色,能高效运行各代MobileNet模型。在Pixel 3a上,XNNPACK能在44毫秒内完成FP32 MobileNet v3 Large的单线程推理,展现了其卓越的性能。
web-llm - 浏览器语言模型推理引擎,完全支持OpenAI API
GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理
WebLLM是一款借助WebGPU技术,实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎,无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API,并具备流式输出和JSON模式生成功能,支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中,同时确保用户隐私安全,并享受高效的GPU加速体验。
ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集
GithubJavaScriptml.jsnpm开源项目机器学习
ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具,覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具,每个模块都附有详细的链接说明,便于开发者快速找到和使用所需功能。
machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
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