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Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台

Neural Magic 深度学习 CPU优化开源软件模型性能 Github 开源项目

Neural Magic开源平台提供了一系列工具，包括SparseML、Sparsify、SparseZoo和DeepSparse，用于优化CPU上的深度学习模型性能。这套软件组件支持选择、构建和运行高效率模型，使开发者能在标准CPU硬件上实现接近GPU级别的AI推理速度。

awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总

AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络

本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。

YOLOMagic - 增强YOLOv5视觉任务框架功能与用户体验

GithubYOLOv5图像推理开源项目注意力机制网络模块视觉任务

YOLO Magic🚀 是一个基于YOLOv5的扩展项目，为视觉任务提供更强大的功能和简化的操作。该项目引入了多种网络模块，如空间金字塔模块、特征融合结构和新型骨干网络，并支持多种注意力机制。通过直观的网页界面，无需复杂的命令行操作即可轻松进行图像和视频推理。无论是初学者还是专业人员，YOLO Magic🚀都能提供出色的性能、强大的定制能力和广泛的社区支持。

magic-doc - 多格式文档转Markdown工具支持本地和S3文件

GithubMagic-DocMarkdown多文件格式开源工具开源项目文档转换

Magic-Doc是一款开源轻量级工具，可将PPT、PPTX、DOC、DOCX和PDF等多种格式文件转换为Markdown。支持处理本地和S3存储的文件，并提供简洁的Python API。该工具转换速度快，尤其在处理数字化PDF和DOCX文件时效率高。Magic-Doc整合了多个开源项目，为文档格式转换提供了实用的解决方案。

Splade_PP_en_v1 - SPLADE++稀疏文档检索模型的工业级优化实现

GithubHuggingfaceSPLADE++关键词扩展开源项目文档检索检索效率模型稀疏表示

基于SPLADE++的文档检索模型优化实现，通过FLOPS和令牌预算的调整实现高效检索。模型以bert-base-uncased为基础，在47.27ms的检索延迟下达到37.22的MRR@10性能，适合工业级搜索应用部署。

fastsdcpu - CPU优化的Stable Diffusion，提高图像生成效率

Adversarial Diffusion DistillationFastSD CPUGithubLatent Consistency ModelsOpenVINOStable Diffusion开源项目

FastSD CPU 是一种基于 Latent Consistency Models 和 Adversarial Diffusion Distillation 的增强型 Stable Diffusion 版本，专为提升 CPU 上的图像生成速度。它提供桌面 GUI、WebUI 和 CLI 接口，兼容 Windows、Linux、Mac 和 Android 系统，支持 256、512、768、1024 分辨率图像，并集成 OpenVINO 加速功能，显著提高推理速度和内存优化。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈

Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器

Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。

DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库

DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量

DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。

xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具

GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习

PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。

max - 一套集成的AI库、工具和技术

AIGithubMAX工具链开源项目推理硬件可移植性

MAX平台是一套集成的AI库、工具和技术，统一了分散的AI部署工作流。通过提供单一开发工具链，MAX显著缩短了创新产品的上市时间，同时具备完全编程能力、卓越的性能和顺畅的硬件兼容性。文档、代码示例和Jupyter笔记本等资源可帮助用户快速起步，并提供社区支持和交流。

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