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OnnxStack

高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态

ONNX Runtime机器学习.NETStableDiffusion图像处理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具
C编译器GithubONNXonnx2c开源项目微控制器神经网络
onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。
BotSharp - 开源AI机器人平台构建框架，将LLMs融入商业系统
AIBotSharpC#Github企业级应用开源项目机器学习
BotSharp是一个开源AI机器人平台，基于C#和.Net Core开发，具备高度模块化架构。通过一体化的插件和管道设计，该框架支持多种UI/UX和LLM供应商，提供多代理管理和有状态会话功能，并支持如ChatGPT与HuggingFace等多个AI平台，便于企业将AI技术高效整合入商业应用。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
OpenAI-DotNet - 独立开发的C# .NET客户端库
APIGithubOpenAI-DotNet开源项目微软Azure核心库身份验证
OpenAI-DotNet是一个独立开发的C# .NET客户端库，允许开发者通过RESTful API简洁而高效地与OpenAI平台交互。该库支持.NET 6.0及以上版本，并可在Windows、Linux与Mac等多种操作系统中运行。通过NuGet方便地安装此库后，开发者可在控制台应用、WinForms、WPF及ASP.NET等多种环境下利用OpenAI的强大功能。详尽的API文档与配置说明随时助您一臂之力。
nncf - Neural Network Compression Framework：高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法，用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理，保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型，并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合，支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
Stack AI - 生成式AI平台赋能企业智能化转型
AI工具AI模型人工智能平台企业级AI解决方案数据安全无代码开发
Stack AI是一款面向企业的生成式AI平台，致力于提高员工生产力和实现后台流程自动化。平台特点包括无代码开发界面、灵活的部署选项、严格的数据安全标准以及广泛的数据源和AI模型支持。通过这些功能，Stack AI帮助企业构建和部署安全、高效的AI应用，推动组织向智能化转型。
openai - 用于访问 OpenAI 的 API 的 .NET SDK
.NET SDKAPI 集成Betalgo.OpenAIGithubOpenAI代码库开源项目
OpenAI 提供的社区库 SDK 允许开发者轻松集成OpenAI先进技术至.NET应用程序。此SDK适用于所有.NET开发者，包括完整的API访问权限、实用工具库及详尽文档，是加速AI集成进程的理想选择。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。
onnx-go - 面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口
GithubGorgoniaGo语言ONNX开源项目深度学习神经网络
onnx-go项目提供了一个Go语言接口，用于解析和运行ONNX二进制模型，帮助开发者轻松集成机器学习功能。虽然其API仍然是实验性的，但它不需要数据科学方面的专业知识。该项目已停止维护，且随着深度学习领域的发展，预计会被新的解决方案取代。
onnx-modifier - 高效可视化编辑ONNX模型，自动处理减少重复工作
APIGithubONNX模型onnx-modifier可视化开源项目编辑工具
基于Netron和Flask的工具，提供完全可视化的ONNX模型编辑界面，通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作，有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动，适用于各种开发环境。
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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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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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