MegEngine 다운로드 - MegEngine 소스 코드 다운로드

MegEngine

파이썬

v1.13.3

다운로드

메그엔진

문서 | 중국어(중국어)

MegEngine은 3가지 주요 기능을 갖춘 빠르고 확장 가능하며 사용자 친화적인 딥 러닝 프레임워크입니다.

훈련과 추론을 위한 통합 프레임워크
- 양자화, 동적 형상/이미지 전처리, 심지어 단일 모델로 파생까지 가능합니다.
- 훈련 후에는 모든 것을 모델에 넣어 모든 플랫폼에서 빠르고 정확하게 추론할 수 있습니다. 빠른 가이드를 보려면 여기를 확인하세요.
가장 낮은 하드웨어 요구 사항
- DTR 알고리즘을 활성화하면 GPU의 메모리 사용량을 원래 메모리 사용량의 1/3로 줄일 수 있습니다.
- 푸시다운 메모리 플래너를 활용하여 메모리 사용량이 가장 낮은 추론 모델입니다.
모든 플랫폼에서 효율적으로 추론
- x86, Arm, CUDA 및 RoCM에서 속도와 고정밀도를 바탕으로 추론합니다.
- Linux, Windows, iOS, Android, TEE 등을 지원합니다.
- 고급 기능을 활용하여 성능과 메모리 사용량을 최적화하세요.

설치

참고: MegEngine은 이제 Python 3.6부터 3.9까지 Linux-64bit/Windows-64bit/MacOS(CPU-Only)-10.14+/Android 7+(CPU-Only) 플랫폼에서 Python 설치를 지원합니다. Windows 10에서는 WSL(Linux용 Windows 하위 시스템)을 통해 Linux 배포판을 설치하거나 Windows 배포판을 직접 설치할 수 있습니다. 추론을 위해 다른 많은 플랫폼이 지원됩니다.

바이너리

pip 휠을 통해 사전 빌드된 바이너리를 설치하려면:

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

소스에서 빌드

CMake 빌드 세부정보. BUILD_README.md를 참조하세요.
Python 바인딩 빌드 세부 정보는 BUILD_PYTHON_WHL_README.md를 참조하세요.

기여하는 방법

MegEngine은 커뮤니티 운영을 위한 가이드라인으로 Contributor Covenant를 채택하고 있습니다. 행동강령을 읽어보시기 바랍니다.
MegEngine의 모든 기여자는 기여에 부여된 지적 재산권 라이선스를 명확히 하기 위해 기여자 라이선스 계약(CLA)에 서명해야 합니다.
다양한 방법으로 MegEngine을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 코드를 작성하세요.
- 문서화를 개선합니다.
- MegEngine 포럼이나 Stack Overflow에서 질문에 답변하세요.
- MegEngine Model Hub에 새로운 모델을 제공하세요.
- MegStudio에서 새로운 아이디어를 시도해 보세요.
- 버그 및 문제를 보고하거나 조사합니다.
- 풀 요청을 검토하세요.
- 스타 메그엔진 레포.
- 귀하의 논문과 기사에 MegEngine을 인용하세요.
- MegEngine을 친구에게 추천하세요.
- 다른 형태의 기여도 환영합니다.

우리는 개방적이고 친근한 커뮤니티를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 AI를 통해 인류에게 힘을 실어주는 것을 목표로 합니다.

저희에게 연락하는 방법

문제: github.com/MegEngine/MegEngine/issues
이메일: [email protected]
포럼: Discuss.megengine.org.cn
QQ 그룹: 1029741705

자원

메그엔진
멕스튜디오
미러 저장소
- OPENI: openi.org.cn/MegEngine
- Gitee: gitee.com/MegEngine/MegEngine

특허

MegEngine은 Apache 라이센스 버전 2.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.

소환

출판물에 MegEngine을 사용하는 경우 다음 BibTeX 항목을 사용하여 인용해 주세요.

 @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}
}

확장하다

추가 정보