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jetson-containers

为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统

提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器,包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等,支持灵活设置不同CUDA版本,并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像,并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力,简化机器学习和计算机视觉任务的实现。

cortex - 适用于多引擎的OpenAI兼容AI引擎平台
AI引擎CortexDockerGithubNVIDIAONNX开源项目
Cortex是一个OpenAI兼容的多引擎AI平台,提供命令行界面和客户端库,支持构建LLM应用。支持的引擎包括GGUF、ONNX和TensorRT-LLM,兼容多种硬件平台。Cortex可作为独立服务器运行或作为库导入,适配MacOS、Windows和Ubuntu操作系统。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序,支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例(包括QT GUI界面和命令行模式),用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型,并可通过Docker运行,适用于开发者和机器学习爱好者。
ComfyUI-Docker - 简化ComfyUI部署的Docker镜像集合
ComfyUIDockerGithubNVIDIA GPUROCmStable Diffusion开源项目
ComfyUI-Docker项目提供多种Docker镜像,用于简化ComfyUI的部署和运行。这些镜像支持NVIDIA和AMD GPU,包括基础版、全功能版和专用3D版本。镜像针对不同CUDA版本和Python环境进行优化,满足各类用户需求。项目定期更新,确保镜像包含最新功能和性能改进。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型
GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习
OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。
lightning-flash - 跨数据领域和任务的AI模型训练与处理解决方案
AIGithubPyTorchlightning-flash开源项目模型训练深度学习
Lightning Flash提供多任务和多数据领域的AI解决方案,用户只需三步即可完成数据加载、模型配置和微调。项目支持多种预训练模型和优化策略,简化深度学习工作流程,适用于各种数据域和任务类型。其功能包括模型预测、训练策略、优化器和调度器选择,以及自定义数据变换。Flash旨在让用户无需自行开发复杂的研究框架,即可在生产环境中应用AI模型。
fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件,并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库
GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉
fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。
container - 构建官方HedgeDoc容器的开源资源仓库
Docker容器GithubHedgeDoc协作工具开源项目文档编辑
该仓库包含构建HedgeDoc官方容器的资源,提供Docker部署指南和文档。HedgeDoc是开源协作笔记工具,支持实时编辑和Markdown。项目通过GitHub和Matrix提供支持,欢迎社区贡献。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包,提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用,并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程,包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议,欢迎开源贡献。
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