MNN

高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

MNN 深度学习框架推理引擎轻量级高性能 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

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。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kMNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构

mnasnet_100.rmsp_in1k是基于MNasNet架构的轻量级图像分类模型，针对移动设备优化设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过timm库实现。它采用RMSProp优化器和指数衰减学习率，参数量为4.4M，GMACs为0.3，适用于224x224像素图像。模型支持图像分类、特征提取和嵌入等功能，为移动端AI应用提供高效解决方案。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署

GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型

MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型，仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后，在多项评测中表现优异，甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能，可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本，涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景，适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。

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。

swift - 轻量级基础架构，专为深度学习开发者打造的训练与推理框架

GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习

SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库，针对各种研发和生产环境。同时，平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。

multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型

GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类

MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型，采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练，该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型，具备更低的资源消耗和更快的运行速度，适合跨语言迁移学习应用。

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。

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