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tiny-tensorrt

简洁易用的nvidia TensorRT封装库，支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型

tiny-tensorrtTensorRTCUDACUDNNonnx modelGithub开源项目

tiny-tensorrt是一个简洁易用的nvidia TensorRT封装库，支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型。依赖CUDA、CUDNN和TensorRT，兼容多个版本。项目已停止维护，建议使用TensorRT的Python API或trtexec/polygraphy工具。更多信息请参考项目Wiki。

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介绍相关项目
ComfyUI_TensorRT - 利用TensorRT优化稳定扩散模型在NVIDIA RTX显卡上的性能
AI模型优化ComfyUIGithubNVIDIA GPUTensorRT开源项目稳定扩散
ComfyUI_TensorRT项目为ComfyUI提供了TensorRT节点，旨在优化NVIDIA RTX显卡上稳定扩散模型的性能。该项目支持多个版本的稳定扩散模型，包括SDXL、SVD和AuraFlow等。通过生成GPU专用的TensorRT引擎，实现了模型运行效率的显著提升。项目支持动态和静态引擎构建，适应不同的分辨率和批量大小需求。此外，项目还提供了详细的安装和使用指南，便于用户在ComfyUI中集成和应用。
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
tensorrtllm_backend - TensorRT-LLM后端 适用于Triton的大语言模型推理引擎
GPUGithubTensorRT-LLMTriton开源项目推理服务深度学习
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。
onnx-go - 面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口
GithubGorgoniaGo语言ONNX开源项目深度学习神经网络
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。
onnx-web - 简化ONNX模型运行的跨平台工具
AI绘图GithubStable Diffusiononnx-web图像生成开源项目硬件加速
onnx-web是一个简化ONNX模型运行过程的开源工具，支持AMD和Nvidia GPU加速以及CPU回退。它提供用户友好的Web界面，支持txt2img、img2img等多种diffusion管道。该工具允许添加自定义模型，融合LoRA等附加网络，并具有多阶段和区域提示功能。onnx-web还提供API接口，适用于各种创作需求。
BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署，支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子，BEVFormer base模型推理速度提升4倍，模型大小减少90%，GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试，展示不同配置下的精度和速度表现。
tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能
GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习
TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库，通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案，TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍，峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施，TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能，为微控制器深度学习部署提供了有力支持。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。
onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具，具备高一致性和自动通道对齐功能
GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换
onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性，平均误差低于1e-5，速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式，并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符，提升模型转换和部署的灵活性。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
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