ort
使用Rust实现的高性能ONNX Runtime包装器
ort 是一个基于 Rust 的非官方 ONNX Runtime 1.18 包装器，能够加速 CPU 和 GPU 上的机器学习推理与训练。提供详细的指导文档、API参考和示例，并支持从 v1.x 迁移到 v2.0。Twitter、Bloop 和 Supabase 等项目均在使用ort。可通过 Discord 或 GitHub 讨论获取支持，欢迎在 Open Collective 上进行赞助。
项目介绍：ort
ort 是一个为 Rust 提供的非官方 ONNX Runtime 1.20 封装，它基于里程已经终止的 onnxruntime-rs 项目开发而来。ONNX Runtime 是一个可以在 CPU 和 GPU 上加速机器学习推理和训练的工具。
📖 文档指南
为方便用户理解和使用 ort，项目提供了详尽的文档支持：
- 指南：用户可以通过该指南快速上手及了解项目详情。
- API 参考：提供了
ort的详细 API 文档。 - 示例：在 GitHub 的
ort示例目录中，用户可以找到各种使用示例。 - 版本迁移：帮助用户从 v1.x 迁移至 v2.0。
🤔 技术支持
为了更好地服务于用户，ort 提供多种技术支持渠道：
- Discord：用户可以加入 Discord 中的
#💬｜ort-discussions频道，进行讨论和交流。 - GitHub Discussions：在 GitHub 的讨论区，用户可以发布问题并与社区互动。
- 电子邮件：用户可以通过邮件与项目团队进行直接沟通。
💖 使用 ort 的项目
ort 被应用于多个知名项目中，以其强大的推理能力提升项目性能：
- Twitter：利用
ort服务于数亿用户的首页推荐。 - Bloop：借助
ort实现语义代码搜索。 - edge-transformers：在边缘设备上利用
ort进行加速 transformer 模型推理。 - Ortex：在 Elixir 中实现安全的 ONNX Runtime 绑定。
- Supabase：通过
ort减少边缘函数的冷启动时间。 - Lantern：使用
ort在 Postgres 中 进行嵌入模型推理。 - Magika：借助
ort实现内容类型检测。 - sbv2-api：通过
ort快速实现 Style-BERT-VITS2 文本到语音转换。
🌠 赞助 ort
ort 项目接受赞助，赞助者可以通过 Open Collective 参与支持，助力项目持续发展。
ort 项目凭借其高效和灵活的特性，赢得了多个知名项目的信任，如果您从事与机器学习推理相关的工作，ort 可能是一个值得考虑的选择。
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