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onnxruntime

跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

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。

ncnn - 移动端神经网络推理框架
Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯
ncnn 是一个专为移动端设计,无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能,低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn,开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型,加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用,如QQ和微信。同时,ncnn 支持 Vulkan API,优化了GPU加速功能,致使在移动设备上表现卓越。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
transformers.js - 浏览器端运行先进机器学习模型的JavaScript库
GithubONNX RuntimeTransformers.js开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
Transformers.js是一个JavaScript库,可在浏览器中直接运行Hugging Face的Transformers模型,无需服务器。该库支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务,使用ONNX Runtime执行模型。它的设计与Python版Transformers功能相同,提供简单API运行预训练模型,并支持将自定义模型转换为ONNX格式。
FasterLivePortrait - 高效实时AI人像动画生成框架
AI换脸FasterLivePortraitGithubONNXTensorRT实时渲染开源项目
FasterLivePortrait是一个高效的实时AI人像动画生成框架。基于TensorRT优化,在RTX 3090 GPU上可实现30+ FPS的速度。支持ONNX模型转换,便于跨平台部署。主要特性包括原生gradio应用支持、多人脸同时推理和动物模型。项目提供Docker环境,支持Windows一键运行,并兼容macOS系统。该框架为开发者提供了灵活高效的实时人像动画生成功能。
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。
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。
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。
bge-reranker-base - 增强Transformers.js与ONNX的兼容性,以助力Web模型快速部署
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebMLbase_model开源项目模型模型转换
此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js,支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式,以满足网页应用需求。本页面提供指南,协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目,获取详细优化支持与结构建议。
accelerate - 简化多设备PyTorch训练的框架
AccelerateGithubPyTorch分布式训练开源项目混合精度设备管理
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
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。
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