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跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

ONNX Runtime机器学习深度学习硬件加速模型训练Github开源项目

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

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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。
onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统
AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习
ONNX是一个开放生态系统，提供AI模型的开源格式，支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型，ONNX增强了不同框架间的互操作性，加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件，助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型，加入社区，共同推动ONNX的发展。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具，支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面，支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型，融合LoRA等附加网络，并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口，适用于各种创作需求。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。
onnx-tensorrt - ONNX 的 TensorRT 后端
CUDAGithubInstanceNormalizationONNXProtobufTensorRT开源项目
本项目实现对ONNX模型的高效解析，支持在最新TensorRT 10.2版本上运行。还覆盖了多个ONNX操作符，提供详细的安装和构建指南。项目中包含C++和Python的使用示例，方便用户集成和运行ONNX模型。常见问题解答和变更日志有助于解决使用中的问题。
Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用
GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化
Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
tensorflow-onnx - 将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具
GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目
该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。
onnxruntime-genai - 设备端高效运行LLM模型的灵活解决方案
GithubLLMONNX Runtime开源项目模型架构生成式AI硬件加速
onnxruntime-genai是一个用于设备端高效运行大型语言模型的API。它支持Gemma、Llama、Mistral等多种模型架构，提供多语言接口。该项目实现了生成式AI的完整流程，包括预处理、推理、logits处理等。开发者可以使用generate()方法一次性生成输出或实现逐token流式输出。onnxruntime-genai为本地部署和运行LLM模型提供了简单、灵活、高性能的解决方案。
sklearn-onnx - 将scikit-learn模型转换为ONNX格式的解决方案
GithubONNXonnxruntimescikit-learnsklearn-onnx开源项目模型转换
sklearn-onnx是一个工具，用于将scikit-learn模型转换为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高性能评估。所有转换器都经过ONNX Runtime测试，用户还能注册外部转换器转换含外部库模型的scikit-learn管道。项目文档包括教程和常见问题解答，帮助用户快速上手。可通过PyPi或源码安装，支持多种操作系统，以提高机器学习模型性能。
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