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优化PyTorch工作流，实现高性能和内存占用减少

torchaoPyTorch模型量化推理训练Github开源项目

torchao是一个用于PyTorch工作流的高性能库，能够创建并集成自定义数据类型和优化技术，实现推理速度提升至2倍，显存减少65%。无需大幅修改代码，保持准确度。支持量化、稀疏化及浮点数优化，适用于HuggingFace等模型。用户可以轻松优化模型，提高计算效率。支持int8、int4和float8等多种数据类型，兼容torch.compile()和FSDP。

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介绍相关项目
audio - 适用于PyTorch音频处理的库，支持多种文件格式与音频数据集
API参考GithubPyTorchtorchaudio开源项目机器学习音频处理
torchaudio是为PyTorch设计的音频处理库，提供GPU加速和自动微分，支持加载和保存多种音频格式（如wav、mp3、ogg、flac等），并提供常见数据集的数据加载器及音频转换功能（如频谱图、Mel频谱图）。该库还提供兼容其他库的接口，适用于音频和语音处理方面的应用。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
poutyne - 简化PyTorch开发 加速神经网络训练
GithubPoutynePyTorch开源项目模型训练深度学习神经网络
Poutyne是一个简化的PyTorch深度学习框架，能够处理神经网络训练中的大量样板代码。该框架提供简洁的模型训练接口、丰富的回调函数及自动检查点保存功能，显著提升开发效率。Poutyne兼容最新版PyTorch和Python 3.8+，适合需要快速构建和训练神经网络的研究人员及开发者。
taef1 - 高效微型自动编码器增强FLUX.1实时预览
FLUX.1GithubHuggingfaceTAEF1实时预览开源项目模型深度学习自动编码器
TAEF1是与FLUX.1 VAE共享“latent API”的微型自动编码器，旨在提升实时生成过程的预览体验。该模型轻量化设计，可在FLUX.1-schnell管道中使用，并与PyTorch和diffusers库兼容。TAEF1支持`.safetensors`格式的权重文件，并通过预训练的AutoencoderTiny整合。加载时支持bfloat16精度及CPU顺序卸载，适合有经验的用户。通过简便的Python代码，用户可以生成关于美味纽约风格浆果芝士蛋糕的图像。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。
aistore - 分布式存储系统 专为AI与PB级深度学习优化
AIStoreGithub分布式系统对象存储系统开源项目数据管理深度学习
AIStore是专为AI应用设计的轻量级存储系统,具备线性扩展能力和运行时节点弹性。支持从单机到大规模集群部署,提供统一命名空间、ETL卸载和文件数据集等功能。AIStore与PyTorch集成,采用REST API和S3兼容接口,支持多种后端存储,适用于AI和深度学习工作负载。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目，涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
carefree-learn - 简化深度学习流程，支持PyTorch高效训练与推理
AI模型GithubMIT许可PyTorchdeep learning开源项目模块化
carefree-learn项目致力于简化深度学习流程，特别是基于PyTorch的训练与推理。采用模块优先、原生兼容的设计原则，支持AI模型推理，符合现代AI的发展趋势，并遵循MIT许可证。项目提供易于使用的接口和高性能模块，适合开发者与使用者。
torchio - 深度学习医疗图像处理工具集
GithubPythonTorchIO医药图像开源项目数据增强深度学习
此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案，涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作，包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发，该项目广泛应用于医学AI研究，提升数据处理效率和模型性能。
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