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。

tensorflow-onnx - 将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具

GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目

该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。

WizModel - 将机器学习模型标准化打包和部署的开源工具

AI工具Cog2容器化机器学习模型部署预测

Cog2是WizModel平台提供的开源工具，专门用于简化机器学习模型的标准化打包和部署流程。它允许开发者通过简单的配置文件定义环境和预测逻辑，实现模型的快速构建、本地测试和云端部署。通过解决依赖管理和GPU配置等技术难题，Cog2让开发者能够更专注于模型开发，从而提升机器学习项目的整体效率。

hailo_model_zoo - 面向多AI任务的深度学习预训练模型集合

GithubHailo Model ZooHailo硬件开源项目模型优化深度学习预训练模型

Hailo模型库提供针对分类、检测和分割等AI任务的预训练深度学习模型。用户可测量模型的全精度和量化精度,并生成用于Hailo硬件加速的HEF文件。该库还包含自定义数据集重训练指南和特定用例模型。支持快速上手、性能评估及Hailo硬件部署,助力高效AI应用开发。

openvision - 通过开源项目OpenVision体验无缝结合Midjourney美学的图像风格

AI生成BittensorGithubHuggingfaceMidjourney风格OpenVision图像增强开源项目模型

OpenVision项目融合了Midjourney的独特美学，生成的图像无需后期调整仍具风格和细节表现，尤其在人像图像的处理上更加出色。该项目通过Bittensor网络生成，支持构建去中心化的开源AI模型，可使用diffusers和StableDiffusionXLPipeline轻松实现图像创建。

openface - 基于深度神经网络的开源免费人脸识别库

API文档GithubOpenFace开源项目深度神经网络面部识别

OpenFace是一个免费开源的人脸识别库，利用深度神经网络技术，支持批量图像表示生成、实时网络演示、图像比较、网络输出可视化和分类器训练等功能。核心代码和模型文件由卡内基梅隆大学开发，并在Apache 2.0许可下发布。该项目获得NSF、Intel、Google等机构的资助，广泛应用于移动应用和学术研究，提供全面的API文档和社区支持。

depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用

DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目

这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。

PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎

GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用

PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

OnnxStack - 高效机器学习集成框架无缝对接.NET生态

.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习

OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接，支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用，不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程，是.NET生态系统中的一个重要补充。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

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