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brocolli

基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化工具,支持转换为Caffe和ONNX格式

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能,支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护,它仍然提供了详细的使用示例和说明,适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具,具备高一致性和自动通道对齐功能
GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换
onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性,平均误差低于1e-5,速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式,并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符,提升模型转换和部署的灵活性。
X2Paddle - 飞桨生态下的模型转换工具,致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架
GithubPyTorchX2Paddle开源项目模型转换深度学习飞桨
X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移,并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API,模型转换变得轻松,显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备,同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务,充分发挥飞桨生态系统的优势。
tiny-tensorrt - 简洁易用的nvidia TensorRT封装库,支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型
CUDACUDNNGithubTensorRTonnx modeltiny-tensorrt开源项目
tiny-tensorrt是一个简洁易用的nvidia TensorRT封装库,支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型。依赖CUDA、CUDNN和TensorRT,兼容多个版本。项目已停止维护,建议使用TensorRT的Python API或trtexec/polygraphy工具。更多信息请参考项目Wiki。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算,它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性,用户可自定义量化过程,并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能,并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架,实现高效的神经网络量化部署。
onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具
GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换
ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装,依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf,适用于Python 3.7及以上版本,提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。
MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx - ONNX格式的零样本分类基础模型
GithubHugging FaceHuggingfaceONNX开源项目模型转换
该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式,旨在增强推理性能和部署灵活性,借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景,在零样本分类中,无需大量手动标注数据,便可实现有效的文本分类,适合各类语言处理任务。
carnival-unchained-v10-fp8-flux - Flux技术驱动的FP8模型融合真实与动漫风格
FluxGithubHuggingfacefloat8_e4m3fntext-to-image实验性转换开源项目模型
这是一个基于Carnival原始模型的实验性FP8模型转换项目,运用Flux技术融合真实与动漫风格。模型采用float8_e4m3fn格式,支持文本到图像生成,但目前仅供测试使用。由于采用特殊的浮点格式,该模型暂不支持无服务器推理API。
flux.1-lite-8B-alpha-gguf - 量化模型转化与图像生成的精准实现
FreepikGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型量化非商业许可
通过GGUF转换,该项目实现了Freepik/flux.1-lite-8B-alpha模型的量化版本。该量化模型适用于ComfyUI-GGUF自定义节点的图像生成及文本转图像任务,同时遵循原始的限制和许可条款。模型文件需要存放在ComfyUI/models/unet路径下,安装说明请参见GitHub页面。该模型的量化转换有助于图像生成的灵活性。
coremltools - Core ML格式模型转换和优化工具
Core MLCore ML ToolsGithubPython包开源项目机器学习模型转换
coremltools工具可以将TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等机器学习模型转换为Core ML格式,并支持对这些模型的读写、优化和验证。这些模型可以无缝集成到Xcode项目中使用。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
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