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ortex

Elixir实现的ONNX模型并发推理框架

Ortex是基于ONNX Runtime的Elixir封装库,通过Nx.Serving实现ONNX模型的并发和分布式部署。该框架支持CUDA、TensorRT和Core ML等多种后端,能够高效加载和推理主流机器学习库导出的ONNX模型。Ortex还提供了便捷的存储型张量实现,为开发者提供了灵活且高效的机器学习模型部署方案。

ntex - 可组合的Rust网络服务框架 支持多种异步运行时
GithubRust编程ntex开源项目异步运行时网络服务框架
ntex是一个用于构建可组合网络服务的Rust框架。它支持glommio、tokio和async-std等多种异步运行时。框架提供丰富文档和社区资源,适用于开发各类网络应用。项目采用Apache 2.0和MIT双重开源许可,要求Rust 1.75及以上版本。
fonnx - 跨平台加速Flutter应用的ONNX模型运行库
FONNXFlutterGithubONNX开源项目机器学习模型跨平台开发
FONNX是一个专为Flutter设计的跨平台ONNX模型运行库,支持在iOS、Android、Web等多个平台上原生执行机器学习模型。该库充分利用各平台的本地加速能力,如iOS的CoreML和Android的Neural Networks API,显著提升机器学习应用的性能。FONNX不仅支持直接使用Hugging Face的ONNX模型,还提供了将PyTorch、TensorFlow等格式模型转换为ONNX的便捷工具。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
nebulex - Elixir应用的全能缓存解决方案
ElixirGithubNebulex分布式开源项目缓存适配器
Nebulex是Elixir生态系统中的缓存抽象库,为应用提供透明的缓存支持。它统一了多种缓存实现的接口,包括Redis和Cachex等,同时提供缓存使用模式、声明式注解和分布式拓扑等功能。开发者可以借助Nebulex轻松为现有项目增加缓存层,同时将对代码的影响降至最低。该库支持本地、分区和复制等多种缓存模式,并能与Ecto等常用库完美集成。
executorch - 移动和边缘设备上高效运行PyTorch模型的解决方案
ExecuTorchGithubPyTorch开源项目推理能力模型部署边缘设备
ExecuTorch 提供端到端解决方案,实现移动和边缘设备上的推理能力,涵盖穿戴设备、嵌入式设备和微控制器。作为 PyTorch Edge 生态系统的一部分,ExecuTorch 通过轻量级运行时,利用硬件能力(如 CPU、NPU 和 DSP),高效地将 PyTorch 模型部署到多种平台。其主要优势包括:广泛的兼容性、开发效率和出色的用户体验。欲了解更多技术细节和教程,请访问文档网站获取最新版本。
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习
ONNX是一个开放生态系统,提供AI模型的开源格式,支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型,ONNX增强了不同框架间的互操作性,加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件,助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型,加入社区,共同推动ONNX的发展。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接,支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用,不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程,是.NET生态系统中的一个重要补充。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式,支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式,实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程,提升AI应用效率。作为行业标准,ONNX促进AI生态系统发展,为开发者和企业带来更多可能性。
yolort - 简易高效的YOLOv5目标检测工具
GithubONNXTensorRTYOLOv5yolort对象检测开源项目
yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制,结合预处理和后处理,支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念,安装与使用便捷,支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档,使目标检测更为轻松,适用于广泛的应用场景。
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。
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