MegEngine 使用指南
所有版本 Release Note
框架版本
Stable
操作系统
Linux_64(LIBC>=2.2.5)
Windows-x64(>=win7)
MacOS(>=10.14)
硬件平台
CUDA 11.1
CUDA 11.4 - beta
CUDA 11.8
CPU
安装方式
pip (19.0及以上)
源码编译
安装命令
python3 -m pip install megengine==1.13.4+cu111 -f https://megengine.org.cn/whl/mge.html
MegEngine 深度学习框架
更多内容
训练推理一体
一套内核支撑训练到推理,无需模型转换,精度损失最小化
前后处理可放入计算图推理,训练推理精确对齐,python C++ 不用写两遍
traced module → megengine lite → megflow,从模型到高并发视频流处理服务只需几行 python 代码
超低硬件门槛
DTR 算法减少 75% 显存占用,1080 也能训 transformer
自研 pushdown 内存分配算法,带来最低的内存/显存占用
自动代码裁剪可使部署文件 binary size 下降 10 倍,有效降低推理硬件成本
全平台高效推理
高效的推理性能,在各类 CPU、GPU 上均可享受到极致性能体验
自动 layout、kernel 算法选择机制,轻松达到最优推理性能
跨平台模型精度对齐,一套代码走天下
MegEngine 生态
更多内容
平台
MegStudio
基于旷视研究院领先的深度学习算法,提供满足多业务场景的 预训练模型。
MegLab
移动端小程序,提供黑科技 AI 趣味体验,快速感知 AI 魅力。
MegEngine 社区
更多内容
论坛
我们提供中文社区服务,你可以在此和国内开发者对框架使用以及深度学习技术进行交流。
GitHub
旷视天元是一个开源深度学习框架,你可以在GitHub上直接与项目成员联系、提出产品建议、以及贡献代码。
中文社群
我们提供开发者社群服务,您可以通过社群直接联系到项目官方人员,也可以和社群中的其他用户交流学习。
参与社区贡献
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MegEngine 赋能
虚拟试妆
足不出户的挑选心仪的美妆产品。
精准追踪面部关键点,如眼、鼻、嘴、甚至睫毛的位置。
实时呈现嘴唇、脸颊或眉毛等部位的上妆效果。
高效办公
中信大厦 (中国中信集团总部大楼)
北京最高地标建筑,世界第三高办公楼。总高528米,可同时容纳1.2万人办公。软硬一体化组件式通行,通过率超99%。
智能冬奥
场馆“智能向导”,融合 AI 和 AR 技术,提供定位精准、随叫随到的引导服务。
“区间智能防疫系统”,快速无感测温与健康核验,全方位助力闭环区域的科学防疫。