MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx

ONNX格式的零样本分类基础模型

转换 Hugging Face 库模型 Github ONNX 开源项目 Huggingface

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。

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Huggingface

介绍相关项目

gte-small - 基于ONNX权重的Transformers.js模型嵌入及余弦相似度计算

GithubHuggingfaceJavaScriptONNXTransformers.js开源项目模型特征提取相似度计算

本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库，可以轻松地创建特征提取管道，并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型，同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备，建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。

onnx-tensorrt - ONNX 的 TensorRT 后端

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本项目实现对ONNX模型的高效解析，支持在最新TensorRT 10.2版本上运行。还覆盖了多个ONNX操作符，提供详细的安装和构建指南。项目中包含C++和Python的使用示例，方便用户集成和运行ONNX模型。常见问题解答和变更日志有助于解决使用中的问题。

PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具

GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化

PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。

sklearn-onnx - 将scikit-learn模型转换为ONNX格式的解决方案

GithubONNXonnxruntimescikit-learnsklearn-onnx开源项目模型转换

sklearn-onnx是一个工具，用于将scikit-learn模型转换为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高性能评估。所有转换器都经过ONNX Runtime测试，用户还能注册外部转换器转换含外部库模型的scikit-learn管道。项目文档包括教程和常见问题解答，帮助用户快速上手。可通过PyPi或源码安装，支持多种操作系统，以提高机器学习模型性能。

cross-en-de-roberta-sentence-transformer - RoBERTa跨语言句向量模型实现德英文本语义匹配

GithubHuggingfaceRoBERTaSentence Transformers句子嵌入开源项目模型语义相似度跨语言模型

cross-en-de-roberta-sentence-transformer是一个基于RoBERTa的跨语言句向量模型，专门针对德语和英语文本进行优化。该模型通过多语言微调和语言交叉训练，在语义相似度计算、语义搜索和释义挖掘等任务中表现优异。它不仅在德语和英语单语环境下表现出色，在跨语言场景中也展现了卓越性能，为双语自然语言处理应用提供了有力支持。

onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具

Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析

ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。

optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具

GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型

Optimum扩展了Transformers和Diffusers，提供了一系列优化工具，提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术，如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练，配有详尽的文档和示例代码，帮助用户导出和运行优化后的模型。

t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型

GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习

T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型，将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异，支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法，结合无监督和有监督任务，在24个NLP任务中进行了评估，为NLP研究和应用提供了强大支持。

xlm-roberta-base-language-detection - 多语言文本自动识别模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理语言识别

这是一个基于XLM-RoBERTa模型微调的多语言文本分类工具，可识别20种语言，测试集准确率达99.6%。模型通过简单的pipeline API快速部署，适用于多语言环境下的自动语言检测。与基准模型相比，该工具在准确性和易用性方面均有提升，为自然语言处理应用提供了可靠的语言识别功能。

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

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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。

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