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。

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。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践

CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API，帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型，包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档，显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护，并遵循其行为准则，开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能

GPT-4oGithubInternVLSOTA性能多模态模型开源开源项目

InternVL项目，作为一个领先的开源多模态模型套件，提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码，支持多语种和高效OCR功能，在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型，如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列，适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。

MIVisionX - AMD开源计算机视觉和机器智能开发工具包

AMDGithubMIVisionXOpenVX开源项目机器学习计算机视觉

MIVisionX是一套开源的计算机视觉和机器智能开发工具包。它包含优化的OpenVX实现、神经网络模型编译器和多种实用工具。支持ONNX和NNEF格式,可在嵌入式设备到高性能服务器等多种硬件平台上部署计算机视觉和机器学习应用。

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。

intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能

AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目

Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能，利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎，提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型（LLMs），如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等，支持多种量化方法（如FP32、BF16、INT8、INT4）。此外，自2.3.0版本起，还引入了模块级优化API，为定制模型优化提供了更多选项。

jina - 帮助开发者构建和部署多模态AI应用的开源框架

DeploymentExecutorGithubJina云原生技术多模态AI开源项目热门

Jina是一个强大的开源框架，帮助开发者构建和部署多模态AI应用。它支持通过gRPC、HTTP和WebSockets通信，并且可以轻松扩展和部署到生产环境。无需担心底层基础设施的复杂性，开发者可以专注于逻辑和算法。Jina支持任何数据类型和主流深度学习框架，提供Pythonic体验，从本地部署到使用Docker-Compose、Kubernetes或Jina AI Cloud的高级编排。此外，Jina的流水线功能允许多个微服务容器化并独立扩展，实现高性能服务设计。

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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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