bolt

增强深度学习模型部署的高效轻量级库

Bolt 深度学习模型转换推理精度华为 Github 开源项目

Bolt是一款轻量级深度学习库，旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换，提供从FP32到1-BIT的多种推理精度，并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用，具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置，提升时序数据处理效率。

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介绍相关项目

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

zoo - 轻量级二值化神经网络模型库

GithubLarq ZooPythonTensorFlow开源项目深度学习神经网络

Larq Zoo是一个专注于二值化神经网络(BNN)的开源模型库，提供多种预训练BNN模型。作为Larq生态系统的一部分，它与Larq和Larq Compute Engine协同工作，支持BNN的构建、训练和部署。该项目适用于Python 3.8-3.10和TensorFlow 2.4-2.12版本，通过pip可轻松安装。Larq Zoo由Plumerai公司开发，旨在推进BNN研究和应用，特别适合在移动和边缘设备上部署AI。

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。

FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具

FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目

FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调，特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景，并提供便捷的少样本学习工具。此外，FlagAI支持简洁的并行训练实现，有助于提高开发效率。

DeepSpeed - 大模型的训练工具

AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算

DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台

CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

lightning-thunder - PyTorch模型优化编译器显著提升训练速度

GPU加速GithubPyTorch开源项目性能优化深度学习编译器

Lightning Thunder是一款专为PyTorch设计的源到源编译器。它通过整合nvFuser、torch.compile、cuDNN等多种硬件执行器，大幅提升PyTorch程序的执行效率。支持单GPU和多GPU环境，在Llama 2 7B模型训练中实现40%的吞吐量提升。Thunder具有易用性、可理解性和可扩展性，是PyTorch开发者提升模型性能的有力工具。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎

AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

ncnn - 移动端神经网络推理框架

Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

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。

相关项目

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