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OnnxStack

高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态

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。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库,支持多种GPU
DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速
DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库,为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU,与Direct3D 12无缝集成,具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用,可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。
openai-dotnet - OpenAI .NET库基于与Microsoft合作开发的OpenAPI规范
.NET 8APIAPI keyGithubNuGetOpenAI .NET开源项目
OpenAI .NET库基于与Microsoft合作开发的OpenAPI规范,为.NET应用程序提供便捷的OpenAI REST API访问。涵盖功能包括聊天补全、文本嵌入、图像生成和音频转录,支持同步和异步API调用。文档和代码示例齐全,方便开发者快速应用。
opencvsharp - 多平台.NET OpenCV封装库 实现计算机视觉
.NETGithubOpenCvSharp图像处理开源项目计算机视觉跨平台
OpenCvSharp是一个开源的.NET OpenCV封装库,支持Windows、UWP和Ubuntu等多个平台。它模仿OpenCV C/C++ API风格,提供自动资源管理和格式转换功能。开发者可通过NuGet包轻松使用该库实现图像处理和计算机视觉应用。OpenCvSharp为.NET生态系统带来了OpenCV的强大功能,促进了跨平台计算机视觉开发。
natml-unity - 跨平台Unity机器学习集成工具
GithubNatML HubUnity开源项目性能优化机器学习跨平台
NatML是一款为Unity开发者设计的机器学习集成工具,支持多种ML模型格式和跨平台部署。它通过硬件加速提供高性能,并通过NatML Hub简化预训练模型的发现和使用。NatML允许开发者以少量代码实现复杂的机器学习功能,无需深厚的ML背景。该工具简化了Unity项目中机器学习的应用流程,提高了开发效率。
dstack - 轻量级AI模型管理工具,兼容Kubernetes与主流云服务
AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目
dstack是一款轻量级工具,专为AI模型的开发、训练和部署而设计,可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU,并兼容多种云服务提供商(如AWS、GCP、Azure等)和本地集群。dstack使用简单,无论是在云端还是本地,都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新,提供高效便捷的体验。
onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具
GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换
ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装,依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf,适用于Python 3.7及以上版本,提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台
AI工具AI应用LLMMLOps深度学习课程
The Full Stack平台提供AI产品开发全周期学习资源,包括新闻、社区和课程。涵盖从问题定义到部署的各个环节,开设大语言模型训练营和深度学习课程。帮助开发者掌握全栈技能,包括提示工程和用户体验设计。汇集行业最佳实践,为AI产品开发提供全面支持。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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