EETQ是针对transformer模型的量化工具，使用Flash-Attention V2优化attention的推理性能，简单易用，只需一行代码即可适配您的PyTorch模型。

FasterTransformer是一个旨在提高Transformer模型速度和效率的工具，支持多种架构如BERT和GPT，提供高性能的推理和训练，且易于集成。它支持FP16和INT8量化技术，能够在NVIDIA GPU上实现高效的模型推理和快速训练，适合在生产环境中部署优化后的模型。

gpt-fast 是一种简约的、仅限 PyTorch 的解码实现，加载了最佳实践：int8/int4 量化、推测解码、张量并行性等，显著提高 LLM 操作系统的性能。

基于 Rust 和 ffmpeg 的视频解码库，旨在快速解码视频，特别适用于机器学习场景，在机器学习领域处理视频数据时，能高效地加载视频片段，避免了不必要的全视频解码，大大节省时间和资源

DirectAI使用户能够快速构建强大的计算机视觉模型，无需编码或训练数据。它利用大型语言模型和零样本学习，根据用户的描述生成适合的模型。

利用torchao和diffusers优化扩散模型的端到端方案，支持推理和FP8训练，旨在提升模型的性能和效率。

Open Interpreter Local III是一款开源的本地模型运行和训练工具，支持高速推理和个性化模型定制。

Lorai是一个平台，允许用户使用自己的品牌资产训练生成AI模型，以在几秒钟内创建独特内容。用户可以在浏览器中轻松训练低秩适应（LoRAs），无需计算资源，快速生成高质量设计元素。

用于 LLaMA 3 8B 参数版本的轻量级 CUDA C 语言实现的推理引擎，旨在在 Nvidia GPU 上进行高效的并行处理。该项目旨在充分利用 Nvidia GPU 的性能，以提供快速的模型推理，并易于集成到现有的机器学习工作流中。

VLLM是一个高效的语言模型的推理框架，旨在简化大规模语言模型的部署和推理过程。它支持多种语言模型的快速加载与使用，并提供高效的批处理推理功能，同时支持动态分配硬件资源以优化性能。VLLM内置多种优化算法以提高推理速度，并提供详细的性能监测和调试工具。

基于PyTorch的易于使用的增强学习框架，通过Lightning Fabric加速。该框架旨在提供一个简单且可扩展的强化学习算法框架，同时解耦强化学习算法与环境，使其能与任何环境一起使用。