jetson-inference

深度学习部署与实时视觉识别

NVIDIA Jetson TensorRT 深度学习实时视觉 PyTorch Github 开源项目

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。

DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践

CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目

inference - 简化语言和多模态模型部署的强大工具

API接口GithubXorbits Inference分布式部署多模态模型开源项目模型部署

Xorbits Inference 是一个强大的库，旨在简化语言、语音识别和多模态模型的部署。研究人员、开发者和数据科学家都可以通过一个命令轻松部署和服务先进的内置模型。该库支持连续批处理、MLX后端、SGLang后端及LoRA技术，提供高效的硬件资源利用。Xorbits Inference 与LangChain、LlamaIndex等第三方库无缝集成，支持分布式部署和多种交互接口，是AI模型服务的理想工具。

TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具

AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目

TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎，支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术，如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant，以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型，可根据需求进行修改和扩展。

FasterLivePortrait - 高效实时AI人像动画生成框架

AI换脸FasterLivePortraitGithubONNXTensorRT实时渲染开源项目

FasterLivePortrait是一个高效的实时AI人像动画生成框架。基于TensorRT优化，在RTX 3090 GPU上可实现30+ FPS的速度。支持ONNX模型转换，便于跨平台部署。主要特性包括原生gradio应用支持、多人脸同时推理和动物模型。项目提供Docker环境，支持Windows一键运行，并兼容macOS系统。该框架为开发者提供了灵活高效的实时人像动画生成功能。

KuiperInfer - 开源轻量级深度学习推理框架

C++GithubKuiperInfer大模型开源项目推理框架深度学习

KuiperInfer是一个开源深度学习推理框架，支持Resnet、Yolov5和LLama2等主流模型。基于现代C++设计，该框架提供高效算子实现和优化技术，适用于图像分类、目标检测和自然语言处理任务。KuiperInfer不仅是实用的推理工具，还是学习深度学习框架设计和C++工程实践的优质资源。

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。

openinference - 开放式AI应用程序追踪标准和工具集

AI应用GithubOpenInferenceOpenTelemetry开源规范开源项目插件

OpenInference是一套用于AI应用程序追踪的开放标准和工具集,与OpenTelemetry相辅相成。它能深入洞察LLM调用过程及其应用环境,包括向量存储检索和外部工具的使用情况。该项目提供了技术规范和多语言支持的机器学习SDK与框架检测库,可无缝对接各类OpenTelemetry兼容后端。OpenInference致力于为AI应用提供全方位的可观测性方案。

tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端适用于Triton的大语言模型推理引擎

GPUGithubTensorRT-LLMTriton开源项目推理服务深度学习

TensorRT-LLM Backend是Triton Inference Server的专用后端，用于部署和服务TensorRT-LLM模型。它集成了in-flight batching和paged attention等先进特性，显著提升了大语言模型的推理效率。通过简洁的接口设计，此后端使TensorRT-LLM模型能无缝集成到Triton服务中，为用户提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。

SwiftInfer - AI 推理和服务

GithubStreaming-LLMSwiftInferTensorRT-LLM开源项目推理性能长文本模型

SwiftInfer 采用基于 TensorRT 的 Streaming-LLM 技术，提升长文本输入处理的有效性。借助 Attention Sink 技术，避免模型在注意力窗口变动时发生故障，确保在生产环境中的高效运行，非常适合对推理效率和稳定性要求高的大模型应用。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

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