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onnx-go

面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口

onnx-go项目提供了一个Go语言接口,用于解析和运行ONNX二进制模型,帮助开发者轻松集成机器学习功能。虽然其API仍然是实验性的,但它不需要数据科学方面的专业知识。该项目已停止维护,且随着深度学习领域的发展,预计会被新的解决方案取代。

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。
spago - Go语言编写的轻量级深度学习和自然语言处理库
GithubGoSpago开源项目机器学习深度学习自然语言处理
Spago是一个用纯Go语言编写的机器学习库,支持自动微分、前馈层、循环层和注意力层等架构,适用于深度学习和自然语言处理。它旨在减少对生产环境中Python的依赖,通过独立的可执行文件简化部署,已在多个项目中成功应用。特别适合需要纯Go实现NLP功能的开发者。
optimizer - 一个通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化的C++库
GithubONNX优化器命令行安装开源项目模型优化
ONNX提供了一个C++库,通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作,并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道,或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。
llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现
GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容
llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目,旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化,实现高效的LLaMA模型推理,替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构,兼容Mac、Linux和Windows,涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化,并提供内置REST API,适用于真实项目中的服务器模式。
bge-large-en-v1.5 - Transformers.js适配的ONNX模型及其应用简介
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js余弦相似度句子嵌入开源项目模型特征提取
该开源项目使用ONNX权重,以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道,用户能够高效计算句子嵌入,实现文本语义分析与快速检索,提升JavaScript环境下的文本处理效率。
gollm - 用于开发AI应用的Go语言LLM工具库
AIAPIGithubGoLLM开源项目提示工程
gollm是一个Go语言开发的LLM工具库,提供统一API接口对接OpenAI、Anthropic等多家LLM服务。它支持高级提示工程、结构化输出、提示优化等功能,方便开发者构建内容创作、推理分析、数据生成等AI应用。gollm简化了LLM集成过程,提高了AI应用开发效率。
go - 构建简洁高效软件的编程语言
GithubGo二进制分发开源开源项目编程语言软件开发
Go是一种开源编程语言,致力于简化软件开发过程,提高代码可靠性和运行效率。开发者可选择官方二进制版本或从源代码安装。作为众多贡献者共同努力的成果,Go项目欢迎社区参与。项目设有专门的问题跟踪系统和讨论平台,用于处理bug报告、提案和语言相关问题。
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。
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。
openai-proxy - 基于 Go 实现的多功能 OpenAI API HTTP 代理
Azure OpenAIGO-OPENAI-PROXYGithubOpenAI API代理开源项目流式响应
基于 Go 语言的开源 OpenAI API HTTP 代理,支持快速切换到 Azure OpenAI API,并通过 X-Target-Host 设置任意域名。该工具兼容多平台编译、打包和部署,可应用于腾讯云、阿里云、AWS 及其他任意云服务器,同时支持本地调试和流式响应。
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