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ort

使用Rust实现的高性能ONNX Runtime包装器

ort 是一个基于 Rust 的非官方 ONNX Runtime 1.18 包装器,能够加速 CPU 和 GPU 上的机器学习推理与训练。提供详细的指导文档、API参考和示例,并支持从 v1.x 迁移到 v2.0。Twitter、Bloop 和 Supabase 等项目均在使用ort。可通过 Discord 或 GitHub 讨论获取支持,欢迎在 Open Collective 上进行赞助。

orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具
C编译器GithubONNXonnx2c开源项目微控制器神经网络
onnx2c是一款ONNX到C的编译工具,专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件,生成的代码不使用动态内存分配,仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用,无需学习曲线,方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能,包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化,有效提升代码性能和内存利用率。
onnx-mlir - 基于LLVM/MLIR的高性能神经网络编译器
GithubLLVMONNXONNX-MLIR人工智能开源项目编译器
ONNX-MLIR是一个开源编译器项目,旨在将ONNX神经网络模型转换为高效的可执行代码。该项目基于LLVM/MLIR技术,实现了ONNX标准,并提供ONNX方言、编译器接口、驱动程序和多语言运行时环境。ONNX-MLIR支持Linux、macOS和Windows等多个平台,并提供Docker镜像以简化开发和部署流程。通过优化ONNX图,ONNX-MLIR能够生成性能卓越的神经网络实现。
openai-api-rs - Rust开发的OpenAI API非官方客户端库
CargoGithubOpenAI APIRustopenai-api-rs开源项目聊天补全
此Rust库提供了访问OpenAI API的便捷方式,支持如聊天、完成、编辑、图像、嵌入、音频和文件等主要功能。通过简单的配置和使用示例,用户可以快速集成OpenAI API到Rust应用中,并使用环境变量管理API密钥和基础URL。该项目遵循MIT许可证,详情请参考官方文档和示例。
cortex - 适用于多引擎的OpenAI兼容AI引擎平台
AI引擎CortexDockerGithubNVIDIAONNX开源项目
Cortex是一个OpenAI兼容的多引擎AI平台,提供命令行界面和客户端库,支持构建LLM应用。支持的引擎包括GGUF、ONNX和TensorRT-LLM,兼容多种硬件平台。Cortex可作为独立服务器运行或作为库导入,适配MacOS、Windows和Ubuntu操作系统。
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。
polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎
DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能
Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎,提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型,实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术,高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力,支持流式处理超大数据集,在TPC-H基准测试中性能优异。此外,Polars还支持SQL查询和命令行操作,是一款轻量而强大的数据分析工具。
overtls - 基于TLS的SOCKS5代理工具
GithubRust实现SOCKS5代理TLS加密overtls代理服务开源项目
overtls是一个开源的SOCKS5代理工具,基于TLS协议实现数据传输加密。支持TCP和UDP流量转发,适用于提升网络访问安全性。项目采用Rust语言开发,代码结构简洁,核心功能仅1200行。提供服务器端和客户端组件,便于快速搭建代理服务。作为SSRoT的Rust实现,保留了原有的oT功能。
RapidOCR - 开源多语言OCR工具 支持跨平台快速部署
GithubONNXRapidOCR多平台多语言开源OCR开源项目
RapidOCR是一个开源的多平台、多语言OCR工具,具有高速识别和广泛兼容性。该工具支持快速离线部署,采用ONNXRuntime推理引擎,识别速度显著优于PaddlePaddle引擎。RapidOCR内置中英文识别功能,同时支持其他语言的自定义转换。基于深度学习技术,RapidOCR注重轻量化设计和高效性能,适用于快速OCR部署和定制化需求场景。
relora - 使用ReLoRA实现高效深度学习模型训练
GithubPEFTPyTorchReLoRAflash attention开源项目训练
ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练,兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+,支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本,达到高效分布式训练,并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启,适用于各种规模的模型训练。
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