MegEngine

メグエンジン

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MegEngine は、3 つの主要な機能を備えた、高速でスケーラブルでユーザー フレンドリーなディープ ラーニング フレームワークです。

• トレーニングと推論の両方のための統合フレームワーク
  • 量子化、動的形状/画像の前処理、さらには単一モデルによる導出。
  • トレーニング後は、あらゆるプラットフォームで高速かつ正確に推論できるよう、すべてをモデルに組み込みます。クイックガイドについては、こちらをご覧ください。
• 最低限のハードウェア要件
  • DTR アルゴリズムを有効にすると、GPU のメモリ使用量を元のメモリ使用量の 3 分の 1 に削減できます。
  • プッシュダウン メモリ プランナーを活用することで、メモリ使用量を最小限に抑えた推論モデル。
• すべてのプラットフォームで効率的に推論を行う
  • x86、Arm、CUDA、RoCM での高速かつ高精度の推論。
  • Linux、Windows、iOS、Android、TEEなどをサポートします。
  • 高度な機能を活用して、パフォーマンスとメモリ使用量を最適化します。

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インストール

注: MegEngine は、Python 3.6 から 3.9 を使用して、Linux-64 ビット/Windows-64 ビット/MacOS(CPU のみ)-10.14+/Android 7+(CPU のみ) プラットフォームでの Python のインストールをサポートするようになりました。 Windows 10 では、Windows Subsystem for Linux (WSL) を介して Linux ディストリビューションをインストールすることも、Windows ディストリビューションを直接インストールすることもできます。他の多くのプラットフォームが推論用にサポートされています。

バイナリ

pip ホイール経由で事前に構築されたバイナリをインストールするには:

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install megengine -f https://megengine.org.cn/whl/mge.html

ソースから構築する

• CMake ビルドの詳細。 BUILD_README.mdを参照してください。
• Python バインディング ビルドの詳細については、BUILD_PYTHON_WHL_README.md を参照してください。

貢献方法

• MegEngine は、コミュニティを運営するためのガイドラインとして Contributor Covenant を採用しています。行動規範をお読みください。
• MegEngine のすべての寄稿者は、寄稿物に付与される知的財産ライセンスを明確にするために、寄稿者ライセンス契約 (CLA) に署名する必要があります。
• MegEngine の改善にはさまざまな方法で貢献できます。
  • コードを書きます。
  • ドキュメントを改善します。
  • MegEngine フォーラムまたは Stack Overflow で質問に答えてください。
  • MegEngine Model Hub に新しいモデルを提供します。
  • MegStudio で新しいアイデアを試してみましょう。
  • バグや問題を報告または調査します。
  • プルリクエストを確認します。
  • Star MegEngine リポジトリ。
  • 論文や記事で MegEngine を引用してください。
  • MegEngine を友達に勧めてください。
  • 他のいかなる形の貢献も歓迎します。

私たちはオープンでフレンドリーなコミュニティの構築に努めています。私たちは AI で人類に力を与えることを目指しています。

お問い合わせ方法

• 問題: github.com/MegEngine/MegEngine/issues
• 電子メール: [email protected]
• フォーラム:Discussion.megengine.org.cn
• QQグループ: 1029741705

リソース

• メグエンジン
• メグスタジオ
• ミラーリポジトリ
  • OPENI: openi.org.cn/MegEngine
  • Gitee: gitee.com/MegEngine/MegEngine

ライセンス

MegEngine は、Apache License バージョン 2.0 に基づいてライセンスされています。

引用

出版物で MegEngine を使用する場合は、次の BibTeX エントリを使用して引用してください。

 @Misc{MegEngine,
  institution = {megvii},
  title =  {MegEngine:A fast, scalable and easy-to-use deep learning framework},
  howpublished = {url{https://github.com/MegEngine/MegEngine}},
  year = {2020}
}

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