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onnx-mlir

基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器

ONNX-MLIR编译器ONNXLLVM人工智能Github开源项目

ONNX-MLIR是一个开源编译器项目，旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术，实现了ONNX标准，并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台，并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图，ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。

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介绍相关项目
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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。
llvm-project - 开源编译器基础设施和工具链
ClangGithubLLVM中间表示代码优化开源项目编译器基础设施
LLVM是一个开源编译器基础设施项目，提供用于构建优化编译器和工具链的框架。核心组件包括LLVM后端、Clang前端、libc++标准库和LLD链接器。LLVM支持多种编程语言，提供中间表示处理和代码生成工具。项目致力于提高编译效率和代码性能，为开发者提供灵活的编译工具集。LLVM广泛应用于编译器开发、静态分析和运行时优化等领域。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。
Llama-2-Onnx - Llama 2模型的ONNX优化版本
AI模型GithubLlama 2ONNX开源项目模型优化自然语言处理
此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模，支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面，方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。
iree - 一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统
GithubIREEMLIR开源项目机器学习编译器运行时
IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统，它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR)，适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段，欢迎反馈意见。
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。
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。
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。
mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具
Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目
mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。
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