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openvino

提升深度学习模型部署与优化的开源工具包

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。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率
DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目
该项目提供了多种开源工具,旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量,可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别,且均为活跃维护,适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具,从而提高AI系统的开发效率和质量。
neon - 深度学习框架,兼容多硬件,实现高效模型训练
GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架
neon是Intel推出的深度学习框架,旨在实现最佳性能,兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本,支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能,集成Intel Math Kernel Library,用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。
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。
stsb-bert-tiny-openvino - 基于BERT的轻量级句子相似度和语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量编码开源项目模型深度学习自然语言处理语义搜索
stsb-bert-tiny-openvino是一个轻量级的自然语言处理模型,基于sentence-transformers框架开发。模型将文本映射为128维向量,可用于文本相似度分析、聚类和语义检索。支持sentence-transformers和HuggingFace两种调用方式,配备完整的使用示例和文档。通过CosineSimilarityLoss训练优化,在保持高效处理能力的同时确保了模型的轻量化。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文,涵盖从基础到高级的概念,助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家,该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动,贡献内容、改进资源和提出建议,提升学习效果。
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。
Determined AI - 开源深度学习平台助力模型训练和优化
AI工具GPU资源分布式训练模型训练深度学习超参数调优
Determined AI是一个开源深度学习训练平台,集成了超参数调优和分布式训练功能。该平台支持多种深度学习框架,可在云端或本地运行,提供资源管理、实验跟踪和结果可视化等功能。它能显著加快模型训练速度,提高模型精度,让研究人员更专注于模型开发而非基础设施管理,从而提升深度学习团队的整体效率。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
KuiperInfer - 开源轻量级深度学习推理框架
C++GithubKuiperInfer大模型开源项目推理框架深度学习
KuiperInfer是一个开源深度学习推理框架,支持Resnet、Yolov5和LLama2等主流模型。基于现代C++设计,该框架提供高效算子实现和优化技术,适用于图像分类、目标检测和自然语言处理任务。KuiperInfer不仅是实用的推理工具,还是学习深度学习框架设计和C++工程实践的优质资源。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
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