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X2Paddle

飞桨生态下的模型转换工具,致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架

X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移,并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API,模型转换变得轻松,显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备,同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务,充分发挥飞桨生态系统的优势。

ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法
GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测
本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法,支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致,以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例,包括图片、摄像头和视频推理,方便开发者快速上手并应用于实际场景。
sd-x2-latent-upscaler - Stable Diffusion专用潜在空间图像放大器
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像上采样开源项目模型模型训练潜在空间
sd-x2-latent-upscaler是为Stable Diffusion设计的潜在空间图像放大模型,能在GPU上对生成的潜在图像进行2倍放大。它实现了快速的文本到高分辨率图像生成流程,与所有Stable Diffusion检查点兼容。该模型由Katherine Crowson和Stability AI合作开发,在LAION-2B数据集的高分辨率子集上训练,为图像生成研究和创作提供了有力工具。
Llama-2-13B-fp16 - Llama 2模型的fp16格式转换提升推理性能
GithubHuggingfaceLlama 2开源项目文本生成模型模型转换量化参数预训练
Llama 2模型的fp16格式文件提高了生成文本模型的推理效率和转换能力。该项目通过使用Hugging Face Transformers库,将Meta的原始PTH文件转换为HF格式,方便在GPU上进行推理和进一步转换。适用于多种自然语言生成任务,包括对话优化模型Llama-2-Chat。这些模型在评估中展示出色表现,适用于商业和研究。访问Discord获取支持或加入Patreon以获得更多权益。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型,通过容器镜像管理模型文件,提供预设配置,自动配置GPU节点,并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程,为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台
GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换
Ivy 是一个开源的机器学习框架,支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数,实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy,Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。
video2x - 开源视频和图像超分辨率增强软件
Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法,能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式,支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外,该工具还具备帧率插值功能,可以显著改善视频的流畅度和清晰度。
Final2x - 跨平台高清图片超分辨率处理工具
AI模型Final2xGithub图像处理多平台支持开源项目超分辨率
Final2x是一个开源的跨平台图片超分辨率工具,提供多种模型包括RealCUGAN、RealESRGAN和Waifu2x,旨在无损质量地提升图片清晰度。支持各主要操作系统如Windows、MacOS和Linux,并允许用户自定义输出尺寸,适配多语言环境。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
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