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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
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。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型，通过调整分辨率、深度和宽度，在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M，并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可用于多种图像处理场景。同时，通过timm库探索其指标表现，更深入了解其在神经信息处理中的应用。
Phi-3-mini-128k-instruct-onnx-tf - 多平台高性能运行的指令微调大语言模型优化版本
AI模型GithubHuggingfaceONNXONNXRuntimePhi-3开源项目模型模型优化
该项目提供Phi-3-mini-128k-instruct模型的ONNX优化版本,支持多种设备和平台高性能推理。模型适配CPU、GPU和移动设备,提供不同精度版本。经指令微调和安全优化,推理能力出色。项目配备ONNX Runtime Generate API,便于开发集成。与PyTorch相比,ONNX版本性能全面提升,FP16 CUDA版本最高提速5倍,INT4 CUDA版本最高提速9倍。
onnx - 跨平台开源机器学习模型交换格式
GithubGlobal Corporation人工智能企业安全开源项目社交媒体跨平台应用
ONNX是一种开放的机器学习模型表示格式，支持跨框架模型互操作。它定义了统一的模型表示方式，实现不同AI框架间的模型转换。ONNX简化模型部署过程，提升AI应用效率。作为行业标准，ONNX促进AI生态系统发展，为开发者和企业带来更多可能性。
tinyzero - 简易强化学习框架 快速训练类AlphaZero智能体
AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索
tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。
simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
PINTO_model_zoo - 提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具
GithubONNXPINTO_model_zooPyTorchTensorFlow开源项目量化
PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。
ai-edge-torch - PyTorch模型转TensorFlow Lite的开源解决方案
AI Edge TorchGithubPyTorchTensorFlow Lite开源项目模型转换移动设备部署
ai-edge-torch是一个开源Python库，用于将PyTorch模型转换为TensorFlow Lite格式。它支持在Android、iOS和IoT设备上本地运行模型，提供广泛的CPU支持和初步的GPU、NPU支持。该项目还包含生成式API，用于优化大型语言模型在设备端的性能。ai-edge-torch与PyTorch紧密集成，为边缘AI开发提供了实用的工具。
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