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Sujet · tinyml

tinyml

Dépôts open source suivis étiquetés tinyml, triés par étoiles.

Dépôts
10
Total d'étoiles
37 464
Étoiles en moyenne
3 746
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0,00%

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Ascensions récentes

Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés tinyml.

Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.

  • cs249r_book@harvard-edge

    Systèmes d'apprentissage automatique

    28 053+80Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • OnnxStream@vitoplantamura

    Bibliothèque d'inférence légère pour fichiers ONNX, écrite en C++. Elle peut exécuter Stable Diffusion XL 1.0 sur un RPI Zero 2 (ou avec 298 Mo de RAM), ainsi que Mistral 7B sur ordinateurs et serveurs. Supporte ARM, x86, WASM et RISC-V. Accélérée par XNNPACK. Bindings Python, C# et JS (WASM) disponibles.

    2 086+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • frugally-deep@Dobiasd

    Une bibliothèque légère, composée uniquement d'en-têtes, pour utiliser des modèles Keras (TensorFlow) en C++.

    1 128+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • z80ai@HarryR

    Z80-μLM est un modèle de langage quantifié sur 2 bits suffisamment petit pour fonctionner sur un processeur Z80 8 bits. Entraînez des modèles conversationnels en Python, exportez-les en binaires .COM CP/M et discutez avec votre ordinateur vintage.

    1 117+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Une liste d'articles et de projets intéressants sur le TinyML.

    1 032+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • rl-tools@rl-tools

    La bibliothèque d'apprentissage par renforcement profond la plus rapide.

    1 030+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • tinyengine@mit-han-lab

    [NeurIPS 2020] MCUNet : apprentissage profond miniature pour appareils IoT ; [NeurIPS 2021] MCUNetV2 : inférence par patchs économe en mémoire pour l'apprentissage profond miniature ; [NeurIPS 2022] MCUNetV3 : entraînement sur appareil avec moins de 256 Ko de mémoire.

    955+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • emlearn@emlearn

    Moteur d'inférence d'apprentissage automatique pour microcontrôleurs et appareils embarqués

    748+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • mcunet@mit-han-lab

    [NeurIPS 2020] MCUNet : Apprentissage profond minuscule sur les appareils IoT ; [NeurIPS 2021] MCUNetV2 : Inférence par patchs économe en mémoire pour l'apprentissage profond minuscule

    711+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • deepC@ai-techsystems

    Bibliothèque d'apprentissage profond TinyML, compilateur et framework d'inférence indépendants des fournisseurs pour micro-ordinateurs et microcontrôleurs

    605+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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