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tract

神经网络推理工具，支持多种格式与优化

tractONNXNNEF神经网络推理TensorFlowGithub开源项目

`tract`是一款神经网络推理工具，支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持，并附有详尽的技术文档和应用实例，适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。

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介绍相关项目
MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架
GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图
MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。
trankit - 轻量级的多语言自然语言处理Python工具包，支持多个语言的预训练模型
GithubNLP工具PythonTrankitTransformer多语言开源项目
Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包，支持多语言自然语言处理，包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式，多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异，超过Stanza等主流工具包，并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用，还可定制流水线。
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台
TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习
ONNX是一个开放生态系统，提供AI模型的开源格式，支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型，ONNX增强了不同框架间的互操作性，加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件，助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型，加入社区，共同推动ONNX的发展。
nncf - Neural Network Compression Framework：高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法，用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理，保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型，并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合，支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络
NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法，提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化，高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程，而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时，能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
MixtralKit - 模型推理工具包
GithubMixtral ModelMixtralKitOpenCompass开源项目性能比较模型架构
MixtralKit是一款高效的模型推理工具包，支持多种评估工具和资源。采用MoE架构提升性能和效率，Mixtral-8x7B模型表现卓越，并附有详细的安装和推理指南，方便研究人员和开发者快速上手。
truss - 简便的AI/ML模型生产环境部署工具
BasetenGithubPython框架Truss开源项目机器学习模型模型部署
Truss是一个用于在生产环境中轻松打包和部署AI/ML模型的工具。它具有一次编写即可在任何地方运行的特性，确保开发和生产环境的一致性。支持所有主流的Python框架，如transformers、diffusers、PyTorch和TensorFlow等，并包含快速开发反馈机制。Truss由Baseten维护，提供便捷的云端部署，通过Baseten的API密钥即可轻松实现远程部署。
server - 开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架
AI推理GithubNVIDIA AI EnterpriseTriton Inference Server开源项目模型优化深度学习框架
Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具，用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据，提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统，适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
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