openvino

提升深度学习模型部署与优化的开源工具包

OpenVINO 深度学习模型优化模型部署 AI应用性能提升 Github 开源项目热门

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。

kitops - 基于开放标准的AI/ML项目包装与版本管理系统

AI/ML项目GithubJozu HubKitOpsModelKit包装与版本控制开源项目

KitOps是一个基于开放标准的包装与版本管理系统，旨在简化AI/ML项目的管理和部署。通过标准化的ModelKits，可以包装模型、数据集、配置和代码，确保跨工具兼容。KitOps支持本地和云环境，保证项目在开发到生产全程中的一致性和安全性。功能包括自动化操作、LLM微调、RAG流水线、防篡改和签名验证，适用于各种AI、ML和LLM项目，使部署和回滚更加简单安全。

bert-base-uncased-sst2-unstructured80-int8-ov - BERT模型的非结构化剪枝与量化优化技术

BERTGLUE SST2GithubHuggingfaceOpenVINO开源项目模型蒸馏量化

该项目通过非结构化幅度剪枝、量化和蒸馏，在GLUE SST2数据集上优化了BERT模型。模型在Torch和OpenVINO IR模式下准确率达到0.9128，并在Transformer层中实现了80%的稀疏性。此项目适用于OpenVINO 2024.3.0及以上版本及Optimum Intel 1.19.0及更高版本，利用NNCF完成优化，同时提供详细的参数与训练步骤，以实现高效的文本分类。

Paddle2ONNX - 将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具

GithubONNXPaddle2ONNXPaddlePaddle开源项目推理引擎模型转换

Paddle2ONNX 是一个开源工具，用于将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式，使模型能够部署到多种ONNX支持的推理引擎如TensorRT、OpenVINO等。Paddle2ONNX不依赖其他组件，只需通过pip安装即可使用。它提供命令行接口和多种参数选项，支持模型优化与量化，适用于不同的部署需求。了解如何安装、使用及优化Paddle模型到ONNX格式，提升部署效率与性能。

lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等

GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测

一款轻量级的C++工具包，支持多种AI模型，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小，仅需OpenCV和ONNXRuntime，兼容GPU和CPU设备，提供300多种C++实现和500多种预训练模型，易于使用和集成。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型

GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权

基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率

AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。

super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

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