模型工具链
共 13 个仓库 · 只看有专家点评 · C++
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,能在普通 CPU 和消费级显卡上跑 LLaMA 等模型,支持量化以降低显存占用。
跨平台机器学习框架,提供可定制的视觉、音频等实时流媒体处理方案,方便在移动端和桌面端搭建低延迟推理管线。
面向 Apple silicon 的数组计算框架,让机器学习模型能直接在 Mac 芯片上高效训练和推理,省去折腾 CUDA 的麻烦。
已停维护的离线语音转文字引擎,在嵌入式设备上顶替云端 ASR 调用
飞桨核心框架,提供深度学习与机器学习的高性能单机及分布式训练能力,并支持跨平台部署,适合工业级模型开发。
面向手机端的高性能神经网络推理框架,针对 ARM 平台深度优化,让 Caffe、ONNX 等模型能在 Android/iOS 上低延迟运行。
跨平台高性能推理与训练加速引擎,可直接加载 ONNX 模型,兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出,解决模型在不同硬件上高效部署的问题。
阿里开源的轻量级端侧推理引擎,主打手机和嵌入式设备上的高性能模型推理,能跑大模型和常规深度学习网络。
NVIDIA 官方的高性能深度学习推理 SDK,能把训练好的模型在 NVIDIA GPU 上做极致加速和部署,适合追求低延迟高吞吐的生产推理场景。
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理,支持视觉、LLM 和生成式模型,省去自己折腾底层加速的麻烦。
用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型,并附 C++ 推理代码,方便直接部署到 NVIDIA GPU。
用 C++ 写的图像处理与数据并行计算 DSL,把算法和调度分开描述,自动生成适配 CPU、GPU 等硬件的高性能代码。
NVIDIA 官方多 GPU 集合通信库,提供 all-reduce、broadcast 等优化通信原语,是分布式深度学习训练中跨卡数据同步的底层依赖。