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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

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。

PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具
GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨
PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具,支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型,覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景,适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式,可在本地多种硬件上运行,为AI应用开发提供便捷的解决方案。
sherpa-ncnn - 轻量级多平台实时语音识别工具
AndroidGithubsherpa-ncnn多平台实时开源项目语音识别
sherpa-ncnn 是一个开源的实时语音识别项目,支持 Linux、macOS、Windows 及嵌入式设备。基于 ncnn 框架开发,无需依赖 PyTorch,具有轻量化和高效性特点。项目提供详细文档、演示视频和 Android 应用开发指南。支持多语言识别和背景噪音处理,适用于各种语音识别应用场景。
alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统
AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化
Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务,能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护,Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa,用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行,从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。
PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎
GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用
PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术,通过优化热/冷激活神经元的处理方式,显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术,优化了推理效率和精度,支持快速、低延迟的本地模型部署。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
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。
tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库
GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络
TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法,支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本,并包含详细教程和常见问题解答,方便用户快速入门。
swift - 轻量级基础架构,专为深度学习开发者打造的训练与推理框架
GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习
SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库,针对各种研发和生产环境。同时,平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。
CLIP-ImageSearch-NCNN - 利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索
CLIPGithubncnn图片搜索开源项目模型自然语言检索
CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取,支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式,提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo,利用ncnn进行部署,广泛适用于手机相册等图像搜索应用。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
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