#模型优化
Windows Machine Learning: 在Windows上构建智能应用的强大工具
Triton Inference Server: 高性能AI推理服务器
Paddle-Lite
Paddle Lite 是为移动端、嵌入式和边缘设备设计的高性能深度学习推理框架。支持多种硬件平台和操作系统，提供丰富的优化工具和多语言 API，便于快速部署和执行推理任务。通过量化和子图融合等策略，Paddle Lite 实现了轻量化和高性能，并已广泛应用于百度和其他企业。用户可以通过简单步骤完成模型优化和部署，并快速上手示例。
argilla
Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具，旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈，帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持，用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成，用户可以轻松部署和使用Argilla，提高AI项目的整体效率和质量。
FLAML
FLAML是一款轻量级且高效的Python库，旨在简化大语言模型和机器学习模型的自动化工作流程。通过多智能体对话框架和经济高效的自动调优功能，它帮助用户找到优质模型并优化GPT-X工作流。FLAML支持代码优先的AutoML和调优，能处理大规模搜索空间和复杂约束，广泛适用于分类、回归等任务。适用于Python 3.8及以上版本，并提供详细文档和多种扩展选项，满足用户的不同需求。
TensorFlowTTS
探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。
LLM-VM
Anarchy LLM-VM是一款优化的开源AGI服务器，集成最新LLM和工具，提供高效推理和任务优化。支持本地运行，降低成本并提供灵活性。项目特色包括持久状态记忆、实时数据增强、负载均衡、API端点和Web操作界面，适用于各种架构，致力于透明高效的AGI开发。
natasha
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具，包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行，使用Numpy进行推理，注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy，提供统一的API，用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
sparseml
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
optimizer
ONNX提供了一个C++库，通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作，并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道，或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。
server
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。