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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。

StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台

AI工具AI开发StabilityAIStableLM人工智能开源模型训练热门语言模型

探索Stability AI的StableLM网站，了解和参与最前沿的AI语言模型开发，通过详细的模型介绍和技术报告，加深对自然语言处理技术的理解和应用。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境

DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目

GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。

website - KServe简化机器学习模型部署和管理

GithubKServe开源项目文档社区网站贡献

KServe是开源机器学习模型服务平台，旨在简化AI模型部署和管理。项目网站提供全面文档、代码示例和社区资源。支持版本化文档，欢迎社区参与改进。平台为企业级AI部署提供灵活解决方案，包括最新文档、博客和贡献指南。

paper-reading - 深度学习基础架构与工程应用详细介绍

AI compilerCUDADeep LearningGithub开源项目深度学习框架高性能计算

本页面介绍了深度学习基础架构及其工程应用，包括编程语言、算法训练与推理部署、AI编译器加速和硬件工程。页面提供了Deep Learning、HPC高性能计算等学习资源和工具链接，并涵盖Docker、K8S、Protobuf与gRPC等工程化解决方案。还提供相关教程与代码示例，适合深度学习和高性能计算领域的开发者和研究人员。

modelscope-classroom - AI技术全流程学习平台

AIGCAI开发GithubLLM大模型ModelScope开源项目深度学习教程

ModelScope教室集合了魔搭社区的深度学习教程，提供从基础到高级的AI技术学习资源。涵盖LLM大模型、AIGC、量化技术等热门主题，以及训练、推理、部署和应用搭建的实践指导。平台每月更新多个教程，目前已涵盖30+个AI技术主题，包括人类偏好对齐训练、LISA微调等前沿技术解析，为开发者提供全面的AI学习环境。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架

GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练

TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。

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。

Embedded-Neural-Network - 深度神经网络压缩与加速技术综述

Github剪枝开源项目模型量化硬件加速器神经网络压缩稀疏化

Embedded-Neural-Network项目汇集了减小深度神经网络模型大小和加速ASIC/FPGA应用的前沿研究。内容涵盖网络压缩、硬件加速等领域,包括参数共享、知识蒸馏、定点训练、稀疏正则化和剪枝等技术。项目还整理了相关教程和重要会议论文。

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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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