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。

统一的 PyTorch 训练框架，让同一份代码在单卡到上万张 GPU 上都能跑，免去改代码就能做预训练和微调。

在终端里直接调用 GPT、Llama、Ollama 等大模型，用自然语言生成并执行 shell 命令，省去查手册和拼参数的时间。

面向开发者的模型优化框架，能对扩散模型、LLM、语音识别等模型做压缩加速，以极低改造成本换来更快、更省资源的推理。

为 Transformers、Diffusers 等模型提供硬件加速与量化、ONNX 导出等优化工具，让推理和训练在各类硬件上跑得更快。

一款 ONNX 模型优化工具，通过精简计算图和冗余节点来减小模型体积、提升推理速度，适合部署前做模型瘦身。

对 ONNX 模型做图级优化的 Python 工具，通过算子融合、常量折叠等变换精简计算图，让推理更快、模型更小。

高通官方维护的预优化模型库，模型已针对延迟和内存调优，可直接部署到骁龙等高通设备上推理。

面向流式和端侧场景优化的 Whisper 语音识别模型，支持 Apple Silicon、CoreML、MLX 和 NVIDIA GPU，可做实时转写与翻译。

解析、编辑、优化和性能分析 ONNX 模型的 Python 工具，方便查看模型结构、修改计算图并定位推理瓶颈。

把 Hugging Face 的 Transformers、Diffusers 等模型接到 Intel 的 OpenVINO 等优化工具上，加速 CPU/GPU 推理，覆盖 LLM、语音识别、语音合成和多模态模型。

高通 AI Hub 应用集，提供针对高通设备优化过延迟和内存的机器学习模型，可直接部署到骁龙等终端上跑推理。