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ncnn

移动端神经网络推理框架

ncnn 是一个专为移动端设计,无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能,低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn,开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型,加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用,如QQ和微信。同时,ncnn 支持 Vulkan API,优化了GPU加速功能,致使在移动设备上表现卓越。

react-native-ai - 跨平台移动AI应用框架,支持实时文本和图像处理
Anthropic ClaudeChatGPTFal.aiGithubOpenAIReact Native AI开源项目
React Native AI框架是一种用于构建跨平台移动AI应用的完整解决方案。它支持多种大语言模型(如OpenAI ChatGPT、Anthropic Claude、Cohere等)的实时和流媒体文本聊天界面,还提供多种图像服务和自然语言生成图像功能。功能包括OpenAI助理、代码解释、身份验证、授权、主题定制和图像处理等。项目设置简单,只需几行代码即可添加新主题,并支持扩展和配置新的LLM和图像模型。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式,支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式,实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程,提升AI应用效率。作为行业标准,ONNX促进AI生态系统发展,为开发者和企业带来更多可能性。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库,支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性,提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定,附带完整文档和图形界面,适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目,FANN日均下载量约100次,支持RPROP和Quickprop等多种训练方法,实现了多种激活函数,并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍,同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护,为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
CNTK - 深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK,微软的开源深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能,简化开发和训练流程,并完美支持ONNX,兼容多种AI框架。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架,具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台,兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器,大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节,致力于构建开放友好的AI社区。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
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。
ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱
AI工具箱AiDBGithub开源项目推理框架模型部署深度学习
AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具,兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成,通过统一接口支持多平台操作,如Linux、MacOS和Android,以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示,帮助用户快速进行模型部署。
webnn - Web Neural Network API为浏览器带来神经网络能力
BikeshedGitHubGithubWeb Neural Network API开源项目机器学习规范开发
Web Neural Network API是一个开源项目,致力于在Web平台上实现神经网络功能。该API由Web机器学习工作组开发,旨在为浏览器提供高效的深度学习能力。项目使用Bikeshed编写规范,支持本地和在线生成文档,并通过GitHub进行自动构建和部署,方便开发者参与贡献。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱,利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性,支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具,nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习
ONNX是一个开放生态系统,提供AI模型的开源格式,支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型,ONNX增强了不同框架间的互操作性,加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件,助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型,加入社区,共同推动ONNX的发展。
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