深度学习多框架统一运行接口：Neuropod

深度学习多框架统一运行接口：Neuropod

neuropod A uniform interface to run deep learning models from multiple frameworks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuropod

项目基础介绍

Neuropod 是由 Uber 开发的一个开源项目，它提供了一种在 C++ 和 Python 中运行来自不同深度学习框架的模型的统一接口。该项目主要使用 C++ 和 Python 编程语言，旨在简化深度学习模型在生产环境中的应用。Neuropod 目前支持 TensorFlow、PyTorch、TorchScript、Keras 和 Ludwig 等框架。

核心功能

Neuropod 的核心功能是提供了一个框架无关的接口，允许研究人员在选择的框架中构建模型，同时简化了这些模型的生产化过程。以下是该项目的几个关键特点：

• 统一接口：用户可以使用单一的 API 运行来自不同框架的模型，如 TensorFlow 和 PyTorch。
• 框架无关性：所有推理代码都是框架无关的，允许用户轻松地在不同的深度学习框架之间切换，而无需更改运行时代码。
• 简化操作：Neuropod 使得用户无需深入了解 C++ libtorch API 和 C/C++ TensorFlow API，即可运行模型。
• 多语言支持：Neuropod 模型可以在 C++ 和 Python 中运行，即使是未转换为 TorchScript 的 PyTorch 模型也可以。
• 问题定义 API：用户可以定义问题的 API，使得任何实现该 API 的模型都可以复用现有的推理代码和基础设施。

最近更新的功能

Neuropod 近期的更新包括：

• 性能优化：对零拷贝操作进行了优化，以提高模型的运行效率。
• 平台支持：增加了对多种平台的测试，包括 macOS、Linux 和支持 GPU 的 Linux 版本。
• 框架版本支持：支持了多种版本的深度学习框架和 Python 版本，使用户可以灵活选择适合自己项目的环境。
• 模型隔离：引入了进程外执行，提供模型隔离，允许在同一应用程序中使用不同版本的框架。
• 运行模式切换：用户可以通过一行代码，从进程内运行模式切换到进程外运行模式。

通过这些更新，Neuropod 进一步提高了其易用性和灵活性，为深度学习模型的生产化提供了更加稳定和高效的解决方案。

neuropod A uniform interface to run deep learning models from multiple frameworks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuropod