Windows-Machine-Learning

低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用

Windows Machine Learning ONNX Runtime 机器学习模型优化工具 Github 开源项目

Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。

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介绍相关项目

mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架

AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习

MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。

LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具

AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调

LazyLLM，一个创新的低代码平台，旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程，支持一键式部署和跨平台操作，有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。

zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合

GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例

ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

ai-reference-models - 提供在Intel硬件上运行的优化深度学习模型资源

GithubIntel AI Reference ModelsIntel Xeon ScalableTransformer优化开源项目深度学习

该存储库含有预训练模型、示例脚本、最佳实践和详细教程，针对优化机器学习模型在Intel® Xeon® 可扩展处理器和Intel® 数据中心GPU上的表现。文档涵盖了使用TensorFlow和PyTorch进行推理与训练的详细步骤，并提供了针对Sapphire Rapids和Intel® Data Center GPU Flex及Max系列的性能优化指南，展示了在最佳硬件配置下的AI性能。

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

model_server - 高性能AI模型部署系统支持多框架和多设备

AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理

OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具

GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架

node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架，支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例，涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务，使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。

mlx-swift-examples - MLX Swift机器学习示例程序与开发工具集

GithubMLX SwiftiOSmacOS开源项目机器学习示例程序

MLX Swift示例项目包含多个机器学习应用实例，涵盖MNIST训练器、LLM评估器等iOS和macOS跨平台程序，以及线性模型训练、LLM文本生成等命令行工具。项目还提供MLXLLM和MLXMNIST库作为Swift Package，便于开发者在自有项目中集成和使用MLX Swift框架进行机器学习开发。

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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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