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开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架

Triton Inference Server AI推理深度学习框架 NVIDIA AI Enterprise 模型优化 Github 开源项目

Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。

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介绍相关项目

tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端适用于Triton的大语言模型推理引擎

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TensorRT-LLM Backend是Triton Inference Server的专用后端，用于部署和服务TensorRT-LLM模型。它集成了in-flight batching和paged attention等先进特性，显著提升了大语言模型的推理效率。通过简洁的接口设计，此后端使TensorRT-LLM模型能无缝集成到Triton服务中，为用户提供高性能、可扩展的AI推理解决方案。

pytriton - 优化Python环境下NVIDIA Triton推理服务器的应用

GithubNVIDIAPyTritonPython框架开源项目推理服务机器学习模型

PyTriton是一款类似Flask/FastAPI的框架，旨在优化NVIDIA Triton推理服务器在Python环境中的应用。该框架支持直接从Python部署机器学习模型，具有原生Python支持、框架无关性和性能优化等特点。通过简洁的接口，PyTriton简化了模型部署、性能优化和API开发过程。不论使用PyTorch、TensorFlow还是JAX，开发者均可将Python代码轻松转换为HTTP/gRPC API。

TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台

CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

triton - 开源高效深度学习原语编程语言与编译器

GPU编程GithubLLVMTriton开源项目深度学习编译器

Triton是一种开源编程语言和编译器，专为编写高效的自定义深度学习原语而设计。它提供了一个兼具高生产力和灵活性的开发环境，性能优于CUDA，灵活性超过其他领域特定语言。Triton支持NVIDIA和AMD GPU平台，提供完善的文档和教程。用户可通过pip轻松安装，也支持源代码构建。该项目持续更新，最新版本进行了大量性能优化和问题修复。

model_server - 高性能AI模型部署系统支持多框架和多设备

AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理

OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台

DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理

TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期，通过高效查询表提供版本化访问，支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点，允许无缝部署新版本，支持金丝雀发布和 A/B 测试，并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行，支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。

willow-inference-server - 高性能语言推理的开源自托管解决方案

ASRCUDAGithubTTSWebRTCWillow Inference Server开源项目

Willow Inference Server (WIS) 是一个高效的开源语言推理服务器，支持自托管并优化了CUDA和低端设备的使用。在减少内存和显存占用的前提下，能够同时加载多种语言模型。WIS 支持语音识别 (ASR)、文本到语音合成 (TTS) 以及大语言模型 (LLM)，并通过 REST、WebRTC 和 WebSockets 等多种传输方式，实现实时、低延迟的语音与语言处理，适用于各类助理任务和视障用户。

TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具

CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目

Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。

SwiftInfer - AI 推理和服务

GithubStreaming-LLMSwiftInferTensorRT-LLM开源项目推理性能长文本模型

SwiftInfer 采用基于 TensorRT 的 Streaming-LLM 技术，提升长文本输入处理的有效性。借助 Attention Sink 技术，避免模型在注意力窗口变动时发生故障，确保在生产环境中的高效运行，非常适合对推理效率和稳定性要求高的大模型应用。

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