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bolt

增强深度学习模型部署的高效轻量级库

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。

ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库
ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习
ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库,支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数,覆盖多种数据类型和卷积算法,并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目,ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点,为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异,提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集,包含详细的数据准备、训练和评估指南,为多模态AI研究和开发提供开源工具。
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。
nncf - Neural Network Compression Framework:高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法,用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理,保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型,并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合,支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
ai-hub-models - 一系列性能优化的机器学习模型
GithubPythonQualcomm AI Hub开源项目性能优化机器学习模型设备部署
Qualcomm® AI Hub Models提供了一系列性能优化的机器学习模型,适用于视觉、语音、文本和生成式AI。这些模型可以在Qualcomm设备上高效部署,并提供开源的量化、优化和部署指南。用户可以通过Hugging Face访问模型,并通过示例应用程序在本地设备上部署。支持多种操作系统和计算单元,兼容多款Snapdragon芯片,并提供详细的性能指标和文档。
hidet - 用Python编写的开源深度学习编译器,主要优化NVIDIA GPU上的推理任务
CUDAGithubHidetONNXPyTorch开源项目深度学习编译器
Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器,主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核,通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成,支持通过torch.compile优化PyTorch模型,为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。
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。
AITemplate - 开源高性能深度学习推理框架
AITemplateGPU加速Github开源项目推理服务模型转换深度神经网络
AITemplate是一个开源Python框架,能将深度学习模型转换为CUDA或HIP C++代码,实现高效推理。它支持NVIDIA和AMD GPU,提供接近理论峰值的fp16性能。该框架特点包括独立运行无需第三方库、独特的算子融合技术、与PyTorch兼容以及易于扩展。AITemplate支持ResNet、BERT和Stable Diffusion等多种主流模型。
Deep-Learning-in-Production - 将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境的介绍
C++GithubPyTorchTensorFlow开源项目深度学习部署
项目详细介绍了如何将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境,包括模型转换、API集成、服务器运作及跨框架策略。这一资源库提供实际细节和案例,帮助开发者全面了解部署流程,并通过Flask、C++、Go等多种技术实现模型应用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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