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torch2trt

PyTorch模型转TensorRT加速工具

torch2trtTensorRTPyTorch模型转换GPU加速Github开源项目

torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。

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介绍相关项目
robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现
GithubRT1人工智能开源项目机器人变形金刚深度学习计算机视觉
本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集
GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习
pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现
AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型
MagViT2是基于语言模型的最新视频生成和理解技术。该PyTorch实现提供高效视频标记器和训练器，支持大规模数据集。项目包含无查找量化器，适用于多种模态。灵活架构设计允许自定义层和注意力机制，为研究人员提供探索和改进视频生成技术的工具。
ComfyUI_TensorRT - 利用TensorRT优化稳定扩散模型在NVIDIA RTX显卡上的性能
AI模型优化ComfyUIGithubNVIDIA GPUTensorRT开源项目稳定扩散
ComfyUI_TensorRT项目为ComfyUI提供了TensorRT节点，旨在优化NVIDIA RTX显卡上稳定扩散模型的性能。该项目支持多个版本的稳定扩散模型，包括SDXL、SVD和AuraFlow等。通过生成GPU专用的TensorRT引擎，实现了模型运行效率的显著提升。项目支持动态和静态引擎构建，适应不同的分辨率和批量大小需求。此外，项目还提供了详细的安装和使用指南，便于用户在ComfyUI中集成和应用。
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。
doctr - 由深度学习提供支持的无缝、高性能和可访问的库，用于 OCR 相关任务
GithubOCRPyTorchTensorFlowdocTR开源项目文本识别
docTR提供高效、准确的OCR解决方案，支持PDF和图像文件，基于TensorFlow 2和PyTorch。能快速检测识别文档文字，并提供多种处理旋转文档选项。用户可使用预训练模型快速上手或自定义架构。解析结果可视化且支持导出为JSON格式，方便后续处理和分析。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案
GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习
PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。
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