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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
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。
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。
torch-scan - PyTorch模型分析和性能评估工具
GithubPyTorch开源项目性能评估模型分析深度学习神经网络
torch-scan是一个专门用于PyTorch模型分析的开源工具。它提供详细的模型结构信息,包括参数数量、FLOPs、MACs和内存使用等指标。支持分析嵌套复杂架构,可估算卷积网络感受野。该工具帮助开发者深入了解和优化PyTorch模型,适用于模型分析和性能评估。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口，通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型，如GPT-2、GPT-J、LLaMA等，并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项，适合高性能自然语言处理任务。
pytorch-blender - 将Blender与PyTorch融合的深度学习框架
BlenderGithubPyTorchblendtorch人工视觉数据开源项目深度学习
blendtorch是一个Python框架，将Blender与PyTorch无缝集成，用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释，提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道，适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持，可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。
yolort - 简易高效的YOLOv5目标检测工具
GithubONNXTensorRTYOLOv5yolort对象检测开源项目
yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制，结合预处理和后处理，支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念，安装与使用便捷，支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档，使目标检测更为轻松，适用于广泛的应用场景。
tracr - 开源编译器实现RASP程序到Transformer权重的转换
GithubRASPTracrtransformer开源项目编译器解释性
tracr是一个开源编译工具，可将RASP程序转换为Transformer权重。它通过追踪程序、推断基向量和中间表示，最终生成Haiku模型。tracr支持类别和数值表示，使用BOS标记实现多种操作，并探索了残差流压缩嵌入。研究人员可以利用tracr编译RASP程序，查看中间激活值，深入分析模型行为，为Transformer可解释性研究提供实验平台。
torchchat - 使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现
GithubPyTorchPythontorchchat大语言模型开源项目模型部署
torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs)，支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便，并提供多种运行模式，如命令行、浏览器界面和REST API，适用于各类开发环境。
PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库
GithubPyTorch大语言模型开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
本书基于PyTorch，系统性涵盖深度学习的核心知识，包括计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等实战案例，详解ONNX和TensorRT推理部署框架，为读者提供从基础到应用的完整指导，帮助快速掌握PyTorch并实现项目落地。适合AI自学者、产品经理及跨领域人士阅读。
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。
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