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ort

使用Rust实现的高性能ONNX Runtime包装器

ort 是一个基于 Rust 的非官方 ONNX Runtime 1.18 包装器,能够加速 CPU 和 GPU 上的机器学习推理与训练。提供详细的指导文档、API参考和示例,并支持从 v1.x 迁移到 v2.0。Twitter、Bloop 和 Supabase 等项目均在使用ort。可通过 Discord 或 GitHub 讨论获取支持,欢迎在 Open Collective 上进行赞助。

项目介绍:ort

ort 是一个为 Rust 提供的非官方 ONNX Runtime 1.20 封装,它基于里程已经终止的 onnxruntime-rs 项目开发而来。ONNX Runtime 是一个可以在 CPU 和 GPU 上加速机器学习推理和训练的工具。

📖 文档指南

为方便用户理解和使用 ort,项目提供了详尽的文档支持:

  • 指南:用户可以通过该指南快速上手及了解项目详情。
  • API 参考:提供了 ort 的详细 API 文档。
  • 示例:在 GitHub 的 ort 示例目录中,用户可以找到各种使用示例。
  • 版本迁移:帮助用户从 v1.x 迁移至 v2.0。

🤔 技术支持

为了更好地服务于用户,ort 提供多种技术支持渠道:

  • Discord:用户可以加入 Discord 中的 #💬|ort-discussions 频道,进行讨论和交流。
  • GitHub Discussions:在 GitHub 的讨论区,用户可以发布问题并与社区互动。
  • 电子邮件:用户可以通过邮件与项目团队进行直接沟通。

💖 使用 ort 的项目

ort 被应用于多个知名项目中,以其强大的推理能力提升项目性能:

  • Twitter:利用 ort 服务于数亿用户的首页推荐。
  • Bloop:借助 ort 实现语义代码搜索。
  • edge-transformers:在边缘设备上利用 ort进行加速 transformer 模型推理。
  • Ortex:在 Elixir 中实现安全的 ONNX Runtime 绑定。
  • Supabase:通过 ort 减少边缘函数的冷启动时间。
  • Lantern:使用 ort 在 Postgres 中进行嵌入模型推理。
  • Magika:借助 ort 实现内容类型检测。
  • sbv2-api:通过 ort 快速实现 Style-BERT-VITS2 文本到语音转换。

🌠 赞助 ort

ort 项目接受赞助,赞助者可以通过 Open Collective 参与支持,助力项目持续发展。

ort 项目凭借其高效和灵活的特性,赢得了多个知名项目的信任,如果您从事与机器学习推理相关的工作,ort 可能是一个值得考虑的选择。

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