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sklearn-onnx

将scikit-learn模型转换为ONNX格式的解决方案

sklearn-onnxONNXscikit-learn模型转换onnxruntimeGithub开源项目

sklearn-onnx是一个工具，用于将scikit-learn模型转换为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高性能评估。所有转换器都经过ONNX Runtime测试，用户还能注册外部转换器转换含外部库模型的scikit-learn管道。项目文档包括教程和常见问题解答，帮助用户快速上手。可通过PyPi或源码安装，支持多种操作系统，以提高机器学习模型性能。

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介绍相关项目
scikit-learn-videos - 使用scikit-learn学习机器学习实践技能
GithubJupyter NotebookPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook，系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时，并提供更新的免费在线课程，包含测验和证书，是入门scikit-learn的综合学习资源。
optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具
GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型
Optimum扩展了Transformers和Diffusers，提供了一系列优化工具，提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术，如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练，配有详尽的文档和示例代码，帮助用户导出和运行优化后的模型。
imodels - 一款提供易用且兼容的透明、简洁预测模型的集成scikit-learn的Python库
GithubPythonimodelsscikit-learn开源项目机器学习解释模型
imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
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。
fklearn - 通过函数式编程简化机器学习问题的解决方案
Apache许可证Githubfklearnscikit-learn功能编程开源项目机器学习
fklearn基于函数式编程原则，旨在简化实际机器学习问题的解决。其核心原则包括：模型验证应反映真实情况、生产模型应与已验证模型一致、模型可快速投产，以及结果的可重复性和易于深入分析。用户可通过pip或源码安装fklearn，并可参考详尽文档和社区支持以快速入门。
onnxruntime-genai - 设备端高效运行LLM模型的灵活解决方案
GithubLLMONNX Runtime开源项目模型架构生成式AI硬件加速
onnxruntime-genai是一个用于设备端高效运行大型语言模型的API。它支持Gemma、Llama、Mistral等多种模型架构，提供多语言接口。该项目实现了生成式AI的完整流程，包括预处理、推理、logits处理等。开发者可以使用generate()方法一次性生成输出或实现逐token流式输出。onnxruntime-genai为本地部署和运行LLM模型提供了简单、灵活、高性能的解决方案。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。
wonnx - 基于Rust的多平台GPU加速ONNX推理工具
GPU加速GithubONNXRustWonnx开源项目推理运行时
Wonnx是一个完全用Rust编写的ONNX推理工具，支持Vulkan、Metal和DX12等多个平台，并通过WebGPU在浏览器中运行。用户可以通过命令行工具、Rust库、Python包和JavaScript模块操作和测试ONNX模型。Wonnx支持丰富的操作符，并持续进行性能优化和功能扩展，致力于为开发者提供高效灵活的深度学习模型推理工具。
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。
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