English | 简体中文
nndeploy是一款跨平台、高性能、简单易用的模型端到端部署框架。我们致力于屏蔽不同推理软硬件设施差异，提供一致且用户友好的编程体验，同时专注于部署推理性能。
只要环境支持，通过nndeploy部署模型的代码无需修改即可跨多个平台以及各多个推理框架使用。
当前支持的环境如下：
| Inference/OS | Linux | Windows | Android | MacOS | IOS | developer | remarks |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TensorRT | √ | - | - | - | - | Always | |
| OpenVINO | √ | √ | - | - | - | Always | |
| ONNXRuntime | √ | √ | - | - | - | Always | |
| MNN | √ | √ | √ | - | - | Always | |
| TNN | √ | √ | √ | - | - | 02200059Z | |
| ncnn | - | - | √ | - | - | Always | |
| coreML | - | - | - | √ | - | JoDio-zd | |
| paddle-lite | - | - | - | - | - | qixuxiang | |
| MDC | √ | - | - | - | - | CYYAI |
Notice: TFLite, TVM, OpenPPL, RKNN, sophgo, MindSpore-lite, Horizon正在开发中，我们正在努力覆盖绝大部分的主流推理框架
-
推理框架的高性能抽象：每个推理框架也都有其各自的特性，需要足够尊重以及理解这些推理框架，才能在抽象中不丢失推理框架的特性，并做到统一的使用的体验。
nndeploy可配置第三方推理框架绝大部分参数，保证了推理性能。可直接操作理框架内部分配的输入输出，实现前后处理的零拷贝，提升模型部署端到端的性能。 -
线程池正在开发完善中，可实现有向无环图的流水线并行
-
内存池正在开发完善中，可实现高效的内存分配与释放
-
一组高性能的算子正在开发中，完成后将加速您模型前后处理速度
目前已完成 YOLOV5、YOLOV6、YOLOV8 等模型的部署，可供您直接使用，后续我们持续不断去部署其它开源模型，让您开箱即用
| model | Inference | developer | remarks |
|---|---|---|---|
| YOLOV5 | TensorRt/OpenVINO/ONNXRuntime/MNN | 02200059Z、Always | |
| YOLOV6 | TensorRt/OpenVINO/ONNXRuntime | 02200059Z、Always | |
| YOLOV8 | TensorRt/OpenVINO/ONNXRuntime/MNN | 02200059Z、Always |
- 一套代码多端部署：通过切换推理配置，一套代码即可在多端部署，算法的使用接口简单易用。
- 算法部署简单：将 AI 算法端到端（前处理->推理->后处理）的部署抽象为有向无环图
Graph，前处理为一个Node，推理也为一个Node，后处理也为一个Node，提供了高性能的前后处理模板和推理模板，上述模板可帮助您进一步简化端到端的部署流程。有向无环图还可以高性能且高效的解决多模型部署的痛点问题。
- 更多信息，访问nndeploy文档。
- 有向无环图的各种各种的并行，提升模型性能
- 接入更多的算法，例如ppocr、sam、detr等，一个是去更充分的验证我们这个框架，另一个是让更多人可以知道nndeploy
- 接入更多的推理框架，例如rknn(rknn在工业场景使用的非常非常多)
- 从0到1搭建OP模块，提升性能
- 02200059Z
- JoDio-zd
- qixuxiang
- CYYAI
- Always
- youxiudeshouyeren
- PeterH0323
- 100312dog
- wangzhaode
- ChunelFeng
- acheerfulish
-
nndeploy还处于初级阶段，欢迎参与，我们一起打造最简单易用、高性能的模型端到端部署框架 -
微信：titian5566 (可加我微信进nndeploy交流群，备注：nndeploy+姓名)