MegEngine

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MegEngine é uma estrutura de aprendizado profundo rápida, escalonável e fácil de usar com 3 recursos principais.

• Estrutura unificada para treinamento e inferência
  • Quantização, pré-processamento dinâmico de forma/imagem e até mesmo derivação com um único modelo.
  • Após o treinamento, coloque tudo em seu modelo para inferir em qualquer plataforma com rapidez e precisão. Confira aqui um guia rápido.
• Os requisitos de hardware mais baixos
  • O uso de memória da GPU pode ser reduzido para um terço do uso de memória original quando o algoritmo DTR está habilitado.
  • Modelos de inferência com o menor uso de memória aproveitando nosso planejador de memória Pushdown.
• Inferência eficiente em todas as plataformas
  • Inferência com velocidade e alta precisão em x86, Arm, CUDA e RoCM.
  • Suporta Linux, Windows, iOS, Android, TEE, etc.
  • Otimize o desempenho e o uso de memória aproveitando nossos recursos avançados.

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Instalação

NOTA: MegEngine agora suporta instalação de Python em plataformas Linux-64bit/Windows-64bit/MacOS(somente CPU)-10.14+/Android 7+(somente CPU) com Python de 3.6 a 3.9. No Windows 10, você pode instalar a distribuição Linux por meio do Windows Subsystem for Linux (WSL) ou instalar a distribuição Windows diretamente. Muitas outras plataformas são suportadas para inferência.

Binários

Para instalar os binários pré-construídos por meio de rodas pip:

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

Construindo a partir da fonte

• Detalhes de construção do CMake. consulte BUILD_README.md
• Detalhes de construção de ligação Python, consulte BUILD_PYTHON_WHL_README.md

Como contribuir

• MegEngine adota Contributor Covenant como diretriz para administrar nossa comunidade. Por favor, leia o Código de Conduta.
• Cada contribuidor do MegEngine deve assinar um Contrato de Licença de Contribuidor (CLA) para esclarecer a licença de propriedade intelectual concedida com as contribuições.
• Você pode ajudar a melhorar o MegEngine de várias maneiras:
  • Escreva o código.
  • Melhorar a documentação.
  • Responda perguntas no Fórum MegEngine ou Stack Overflow.
  • Contribua com novos modelos no MegEngine Model Hub.
  • Experimente uma nova ideia no MegStudio.
  • Relate ou investigue bugs e problemas.
  • Revise as solicitações pull.
  • Repositório Star MegEngine.
  • Cite MegEngine em seus artigos e artigos.
  • Recomende MegEngine para seus amigos.
  • Qualquer outra forma de contribuição é bem-vinda.

Nós nos esforçamos para construir uma comunidade aberta e amigável. Nosso objetivo é capacitar a humanidade com IA.

Como entrar em contato conosco

• Problema: github.com/MegEngine/MegEngine/issues
• E-mail: [email protected]
• Fórum: discuss.megengine.org.cn
• Grupo QQ: 1029741705

Recursos

• MegEngine
• MegStudio
• repositório de espelho
  • OPENI: openi.org.cn/MegEngine
  • Gitee: gitee.com/MegEngine/MegEngine

Licença

MegEngine é licenciado sob a licença Apache, versão 2.0

Citação

Se você usa o MegEngine em sua publicação, cite-o usando a seguinte entrada do BibTeX.

 @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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