serve

提高PyTorch模型服务效率和安全性的关键技术

TorchServe PyTorch 模型服务安全性大规模模型 Github 开源项目

TorchServe是一款高效灵活的平台，用于生产环境中PyTorch模型的部署和扩展。最新版本通过默认启用的令牌授权机制和增强的模型API控制，有效预防未授权API调用和恶意代码风险。此外，该平台还支持在不同环境（包括本地、云服务及各类硬件）中快速部署模型。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

silero-models - 提供预训练的企业级语音识别和合成模型

GithubONNXPyTorchSilero Models开源项目文本转语音语音识别

silero-models展示高质量预训练语音识别与合成模型，提供简化的企业级语音技术解决方案，性能匹敌谷歌STT。模型即用、支持多语言、语音合成自然，将企业和开发者的部署流程简化至极致。

flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具

FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络

FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具，通过简单的接口实现特征可视化技术，如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型，有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用，为深入分析神经网络提供了便捷途径。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具

Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重

bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型，适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档，助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理，极致满足专业需求，是NLP领域的首选工具库。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

pytorch-toolbelt - 专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集

GithubPyTorch乌克兰俄罗斯开源项目战争深度学习

pytorch-toolbelt是一款专为PyTorch设计的Python库，提供高效研发和Kaggle竞赛所需的工具集。其功能包括灵活的编码器-解码器架构、多种模块（如CoordConv、SCSE、Hypercolumn等）、GPU友好的测试时增强（TTA）、大图像推理及常用方法，支持多种损失函数，并与Catalyst库无缝集成。这些工具旨在简化模型构建、优化和推理过程。

FastDeploy - 多场景AI模型部署工具

AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务

高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。

TorchSSL - 优化半监督学习效率与效果的工具箱

FlexMatchGithubPyTorchSemi-supervised learningTorchSSLUSB开源项目

TorchSSL项目已停止维护，建议参考其升级版USB，USB在训练时间上比TorchSSL提高87.5%，并且效果更出色。TorchSSL是一个基于PyTorch的半监督学习工具箱，支持9种流行算法和5个数据集，致力于实现公平的算法比较和研发。该工具箱新增了FreeMatch和SoftMatch算法，适合半监督学习研究人员使用，提供详细的实验日志和模型权重下载。

torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架

GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏

torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架，通过编辑yaml文件即可设计实验，无需编写Python代码。支持提取模型中间表示，方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager，无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块，并包含多种范例代码及预训练模型，适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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