ONE

跨平台设备内神经网络推理引擎

ONE 神经网络推理框架设备端AI 开源项目 Samsung Github

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。

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介绍相关项目

sherpa-onnx - 多平台本地运行的语音处理开源项目

GithubSherpa开源项目语言识别语音合成语音识别音频标记

Sherpa-onnx是一个支持多平台、多功能的语音处理开源项目，涵盖语音识别、语音合成、说话人验证、语言识别等功能，兼容安卓、iOS、Windows、macOS、Linux等系统。支持多种编程语言如C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swift和Dart，提供预构建的APK和Flutter应用，以及开源预训练模型，便于语音处理开发和部署。

llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示，支持多设备部署

GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化

此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示，无需torch或transformers，适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整，并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤，适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。

Omega-AI - Java深度学习框架，支持多模型构建与GPU加速

GPU加速GithubOmega-AIjava开源项目深度学习神经网络

Omega-AI是一个基于Java的深度学习框架，支持快速搭建并训练神经网络模型，涵盖BP、卷积、循环神经网络等多种类型。支持VGG16、ResNet、YOLO、LSTM、Transformer、GPT-2等多种模型。最新版本支持CUDA和CUDNN加速，极大提高运算速度。项目提供详细的环境配置指南及示例代码，帮助用户轻松上手。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

free-one-api - 简化对LLM逆向工程库的访问的服务

GithubLLM逆向工程库OpenAI APIWeb UIfree-one-api开源项目自动负载均衡

free-one-api是一个免费的，基于OpenAI API标准的工具，提供了一个可访问多个LLM逆向工程库的用户友好界面。此项目支持多种功能，如自动负载均衡、心跳检测与日志记录等，确保操作稳定与高效。兼容songquanpeng的one-api项目，增添更多的灵活性和选择性。

neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库

GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化

Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。

onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具

Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析

ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。

neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练

GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架

neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。

edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出

COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目

EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。

Owl - 融合可穿戴设备和AI的项目

AIGithubOwl人机交互可穿戴设备开源项目智能助手

Owl是一个融合可穿戴设备和AI的项目，旨在通过始终在线的设备实现记忆增强、主动生活协助和知识收集。支持多种设备、多模态捕捉和多种连接方式，用户能够随时随地与AI互动。主要特点包括灵活的推理选项、多平台捕捉、语音验证以及支持流媒体和离线模式，助力用户提高生产力、增强自我理解并促进人机互动。

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