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TensorRT

优化深度学习推理的开源平台

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码,展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分,并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件,并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

tensorflow-directml-plugin - DirectML驱动的TensorFlow硬件加速插件
DirectMLGPU加速GithubTensorFlowWindows开源项目机器学习
TensorFlow-DirectML-Plugin是基于DirectML的TensorFlow插件,为Windows 10和WSL提供跨厂商硬件加速。该插件利用Pluggable Device API,支持在DirectX 12兼容硬件上训练和推理机器学习模型。目前处于早期开发阶段,兼容Python 3.8-3.11,支持AMD、Intel和NVIDIA主流GPU。该插件旨在为Windows平台的TensorFlow用户提供更多硬件加速选择。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统,针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架,可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务,具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境,可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署,可实现水平和垂直推理扩展。
TIM-VX - 神经网络加速部署框架 支持多种AI硬件
GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络
TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架,支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能,可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程,适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接,支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用,不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程,是.NET生态系统中的一个重要补充。
KuiperInfer - 开源轻量级深度学习推理框架
C++GithubKuiperInfer大模型开源项目推理框架深度学习
KuiperInfer是一个开源深度学习推理框架,支持Resnet、Yolov5和LLama2等主流模型。基于现代C++设计,该框架提供高效算子实现和优化技术,适用于图像分类、目标检测和自然语言处理任务。KuiperInfer不仅是实用的推理工具,还是学习深度学习框架设计和C++工程实践的优质资源。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
refiners - 优化基础模型适配器的训练和部署工作流
AI模型GithubRefiners基础模型开源项目深度学习适配器
Refiners是一个开源项目,致力于优化基础模型适配器的训练和部署流程。该项目集成了多项前沿技术,包括IC-Light图像照明调控、Multi Upscaler高分辨率图像生成和HQ-SAM高质量掩码预测等。Refiners还支持SDXL-Lightning和潜在一致性模型等创新功能,为开发者提供了多样化的工具和灵活的适配方案,促进AI模型的快速迭代和实际应用。
docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像
CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习
docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像,整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速,便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用,也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。
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