onnx-mlir

基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器

ONNX-MLIR 编译器 ONNX LLVM 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

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。

llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型

GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化

Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型，基于Code Llama构建，提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本，能够预测LLVM优化效果，在代码优化与反汇编任务中表现优异，实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途，助力开发者提高代码优化效率。

onnx-modifier - 高效可视化编辑ONNX模型，自动处理减少重复工作

APIGithubONNX模型onnx-modifier可视化开源项目编辑工具

基于Netron和Flask的工具，提供完全可视化的ONNX模型编辑界面，通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作，有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动，适用于各种开发环境。

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。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎

AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

onnx-go - 面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口

GithubGorgoniaGo语言ONNX开源项目深度学习神经网络

onnx-go项目提供了一个Go语言接口，用于解析和运行ONNX二进制模型，帮助开发者轻松集成机器学习功能。虽然其API仍然是实验性的，但它不需要数据科学方面的专业知识。该项目已停止维护，且随着深度学习领域的发展，预计会被新的解决方案取代。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库，支持多种GPU

DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速

DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库，为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU，与Direct3D 12无缝集成，具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用，可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。

mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理

Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型

MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

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