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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
TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南
GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习
TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。
ortex - Elixir实现的ONNX模型并发推理框架
ElixirGithubONNX RuntimeOrtex开源项目机器学习模型模型推理
Ortex是基于ONNX Runtime的Elixir封装库，通过Nx.Serving实现ONNX模型的并发和分布式部署。该框架支持CUDA、TensorRT和Core ML等多种后端，能够高效加载和推理主流机器学习库导出的ONNX模型。Ortex还提供了便捷的存储型张量实现，为开发者提供了灵活且高效的机器学习模型部署方案。
MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
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。
tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库
GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络
TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法，支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本，并包含详细教程和常见问题解答，方便用户快速入门。
pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架
AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络
pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。
sherpa-onnx - 多平台本地运行的语音处理开源项目
GithubSherpa开源项目语言识别语音合成语音识别音频标记
Sherpa-onnx是一个支持多平台、多功能的语音处理开源项目，涵盖语音识别、语音合成、说话人验证、语言识别等功能，兼容安卓、iOS、Windows、macOS、Linux等系统。支持多种编程语言如C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swift和Dart，提供预构建的APK和Flutter应用，以及开源预训练模型，便于语音处理开发和部署。
onnx-simplifier - 简化ONNX模型的工具
GithubONNX SimplifierPyPIconstant folding开源项目模型简化深度学习
ONNX Simplifier通过推理整个计算图，将冗余操作替换为常量输出，从而简化ONNX模型。用户可通过Web版本无需安装地使用该工具，或通过pip命令安装Python版本进行本地使用。该工具适用于多种项目，如MXNet、MMDetection、YOLOv5等，显著提升模型效率和可读性。
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。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。
tract - 神经网络推理工具，支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具，支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持，并附有详尽的技术文档和应用实例，适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
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