sparseml

神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型

SparseML 神经网络模型优化稀疏化推理优化 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能

GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉

SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型

Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型

模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发，经过中文增量训练与指令精调，具备处理长文本（原生支持32K上下文，实测可达128K）的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型，显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理，最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程，支持多种推理和部署工具，适合个人电脑本地快速部署量化模型。

neural-cherche - 专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库

BM25ColBERTGithubNeural-ChercheSparseEmbedSplade开源项目

Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型（如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed）设计的库，兼容多种设备。通过该库，用户可以高效地进行模型微调，并在离线和在线环境中执行推理。此外，Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器，支持保存嵌入以避免重复计算，适用于多种信息检索任务，并附有便捷的安装步骤和详细文档。

channel-pruning - 通道剪枝技术加速深度神经网络

Channel PruningGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络加速计算机视觉

Channel Pruning 项目开发了一种通道剪枝技术，用于加速深度神经网络。该技术显著提高了 VGG-16、ResNet-50 等模型的推理速度，同时保持了较高准确率。项目还包含针对 Faster R-CNN 的剪枝方法，为计算机视觉任务提供了高效解决方案。具体实现了 VGG-16 模型 4 倍和 5 倍的加速，ResNet-50 模型 2 倍加速，以及 Faster R-CNN 2 倍和 4 倍加速。这些优化后的模型在 ImageNet 分类和目标检测任务上仍保持了较高性能。项目提供了代码和预训练模型，方便研究者复现实验结果。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具

GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换

ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装，依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf，适用于Python 3.7及以上版本，提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。

Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合

GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算

Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目，涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

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。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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