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适用于微控制器的神经网络库

Neural NetworkMicrocontrollerNNoM高性能灵活性Github开源项目

NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。

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介绍相关项目
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型
GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率
NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型，专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB（INT8）或1.8MB（FP16），在ARM CPU上实现97fps检测速度，精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好，GPU内存占用低，支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端，提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP，支持多种分辨率和配置，满足不同场景需求。
OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库
GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能
OnnxStream专为优化内存使用而设计，支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上，实现图像生成和语言模型推理，而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件，OnnxStream显著降低内存消耗，提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。
NeMo-Framework-Launcher - 云原生工具助力大规模AI模型高效训练
AI模型训练GithubNeMo Framework云原生工具分布式计算大规模语言模型开源项目
NeMo-Framework-Launcher是一个用于启动NeMo Framework训练作业的云原生工具。它专注于生成式AI模型的基础模型训练，集成了模型并行、分布式优化和混合精度训练等技术。该工具简化了在云端或本地集群上的训练流程，支持集群配置、数据处理、模型训练、微调和评估。适用于GPT、BERT和T5等模型，可扩展至数千GPU，支持大规模语言模型训练。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API，支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强，支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练，旨在提高预训练效率。
rknn-llm - 瑞芯微芯片大语言模型部署软件栈
AI模型部署GithubRKLLMRockchip芯片大语言模型开源项目模型转换
rknn-llm是瑞芯微芯片专用的大语言模型部署软件栈，包含模型转换工具RKLLM-Toolkit、运行时库RKLLM Runtime和RKNPU内核驱动。支持RK3588和RK3576系列平台，兼容TinyLLAMA、Qwen、Phi、ChatGLM3等多种主流大语言模型。该项目注重性能优化和量化精度提升，持续增加新功能，为开发者提供高效的AI模型部署方案。
norse - 生物启发的脉冲神经网络深度学习库
GithubNorsePyTorch开源项目深度学习神经形态计算脉冲神经网络
Norse是一个基于PyTorch的脉冲神经网络深度学习库，提供生物启发的神经元组件。它利用神经元的稀疏性和事件驱动特性，为研究人员和开发者提供现代化基础设施。Norse支持多种神经元模型、突触动力学和算法，并提供数据集集成和任务示例，适用于不同规模的实验环境。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
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。
yomo - 开源LLM函数调用框架和地理分布式AI应用构建平台
AIGithubQUICYoMo地理分布式开源项目无服务器架构
YoMo是一个开源的地理分布式AI应用构建平台，采用QUIC协议及有状态无服务器架构，提升AI应用的效率和安全性，优化用户体验。
nanomq - 为物联网和智能汽车提供高性能边缘消息传递的MQTT中间件
GithubMQTTNanoMQ开源项目消息中间件物联网边缘计算
NanoMQ是一款为物联网和智能网联汽车设计的MQTT消息中间件。采用嵌入式Actor架构，支持MQTT V3.1.1/3.1和V5.0协议，具备低延迟和高并发处理能力。基于POSIX标准开发，NanoMQ可在多种嵌入式平台上运行，为边缘计算场景提供可靠高效的消息传递方案。作为开源项目，NanoMQ的功能丰富，适用于物联网和车联网应用。
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