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ONE

跨平台设备内神经网络推理引擎

ONE (On-device Neural Engine) 是一个开源的高性能神经网络推理框架,专为设备端部署而设计。它能在CPU、GPU、DSP和NPU等多种处理器上执行神经网络模型推理。ONE基于Linux内核,兼容Ubuntu、Tizen和Android等操作系统,并提供统一的编译器工具链,支持TensorFlow、PyTorch等主流框架训练的模型。

EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型
EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型,参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调,在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互,处理复杂指令,并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。
onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具
GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速
ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具,兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统,通过硬件加速和图优化实现最佳性能,显著提升模型推理和训练速度,尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。
FaceONNX - 跨平台人脸识别与分析库
GithubONNX人脸分析人脸识别开源项目深度神经网络跨平台
FaceONNX是基于ONNX运行时的人脸识别和分析库。它提供预训练的深度神经网络模型,用于人脸检测、特征点提取、性别年龄分类、情绪美貌分析及人脸嵌入比较。支持跨平台应用,提供.NET Standard 2.0版本,可通过NuGet包管理器集成。FaceONNX为开发者提供了实用的人脸分析工具。
OneTrainer - 多功能稳定扩散训练平台
GithubOneTrainerStable Diffusion图像增强开源项目数据集工具训练方法
OneTrainer支持多种Stable Diffusion模型、训练方法和格式,提供全面的训练功能。其主要特色包括自动备份、图像增强、Tensorboard集成和多分辨率训练等。此外,还具备数据集和模型工具,便于自动化字幕生成和蒙版创建。OneTrainer兼具命令行和图形界面模式,支持通过详细文档和Discord社区进行交流和贡献。
simple-one-api - 多模型统一接口的国产大语言模型适配工具
GithubOpenAI APIsimple-one-api免费模型国产大模型多模型集成开源项目
simple-one-api是一个开源项目,通过标准OpenAI API格式统一访问多种国产大语言模型。支持讯飞星火、百度千帆、腾讯混元等多个免费模型,解决了不同平台接口差异问题。项目特点包括多模型配置、API密钥负载均衡和模型名称重定向,为开发者提供统一便捷的大模型调用方式。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架,提供类似PyTorch的API,支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布,兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装,并利用丰富的文档和模型库快速上手,适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能
GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习
TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库,通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案,TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍,峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施,TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能,为微控制器深度学习部署提供了有力支持。
nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络
NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法,提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化,高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程,而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时,能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
neural-engine - 如何利用Apple Neural Engine提升机器学习模型的性能以及其局限性的介绍
Core MLGithubNPUNeural Engine开源项目机器学习苹果
本页面全面介绍了如何利用Apple Neural Engine提升机器学习模型的性能,并指出其局限性。探讨NPU的工作原理,解答常见问题,解析部分Core ML模型为何无法充分利用ANE。还提供了具体设备支持列表和编程指南,帮助开发者优化模型,实现iPhone和iPad上的最佳计算性能。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具,支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面,支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型,融合LoRA等附加网络,并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口,适用于各种创作需求。
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