onnxruntime-genai

设备端高效运行LLM模型的灵活解决方案

ONNX Runtime 生成式AI LLM 模型架构硬件加速 Github 开源项目

onnxruntime-genai是一个用于设备端高效运行大型语言模型的API。它支持Gemma、Llama、Mistral等多种模型架构，提供多语言接口。该项目实现了生成式AI的完整流程，包括预处理、推理、logits处理等。开发者可以使用generate()方法一次性生成输出或实现逐token流式输出。onnxruntime-genai为本地部署和运行LLM模型提供了简单、灵活、高性能的解决方案。

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介绍相关项目

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示，支持多设备部署

GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化

此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示，无需torch或transformers，适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整，并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤，适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

AnyGen AI - 综合企业生成式AI平台

AI工具AnyGenLLM云计算企业级AI数据科学

AnyGen AI是一个综合企业生成式AI平台，支持多种大型语言模型、多语言和多云环境。它提供统一接口，可自动生成基于LLM的AI应用，具有安全性、隐私保护和可靠性特点。平台包含LLM Studio、UI生成器、API生成器等功能模块，使数据科学家能灵活选用LLM，快速开发和部署定制AI解决方案，增强企业在生成式AI领域的竞争力。

ClearML GenAI App Engine - 企业级LLM应用开发与部署平台

AI工具AI应用开发ClearMLGenAI App Engine企业级LLM数据安全

GenAI App Engine是一个面向企业的大型语言模型应用开发平台。该平台支持企业快速构建和部署基于LLM的AI应用,解决扩展、成本和安全问题。它提供自动化的数据处理、模型训练和部署流程,支持使用内部数据定制LLM,并确保数据和模型安全。通过这个平台,企业可以提高AI产品开发效率,提升生产力,开拓新的AI业务。

Llama-2-Onnx - Llama 2模型的ONNX优化版本

AI模型GithubLlama 2ONNX开源项目模型优化自然语言处理

此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模，支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面，方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。

TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具

AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目

TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎，支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术，如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant，以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型，可根据需求进行修改和扩展。

gemma-1.1-2b-it-GPTQ - 基于Gemma开发的轻量级量化模型实现本地高效部署

AI模型训练GemmaGithubHuggingface人工智能安全大型语言模型开源项目模型语言生成

Gemma-1.1-2b-it的GPTQ量化版本实现了模型性能与资源消耗的平衡。通过支持4-bit、8-bit等多种量化精度和Flash Attention 2加速技术，使其能在普通笔记本电脑和台式机上高效运行。该模型可用于文本生成、问答、总结等自然语言处理任务，并针对不同计算设备提供了完整的部署优化方案。

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。

Google AI Gemma - 提供多样化的高性能AI开放模型

AI工具AI开发Gemma模型Google AIKerasTensorFlow性能优化模型训练热门

Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型，旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型，包括Gemma 1和Gemma 2，以不同的模型大小提供卓越性能，具备前沿的技术和可靠的设计，确保AI使用的安全性和责任感。

相关项目

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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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