Carton

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使用 Carton 運行 ML 模型 - 分離 ML 架構、低成本、平台支援。快速實驗、部署靈活性、自訂作業、瀏覽器內建 ML。0
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What is Carton?

Carton 是款軟體,讓使用者可以藉由任何程式語言來執行機器學習 (ML) 模型。它將推論程式碼與特定的 ML 架構分開,讓使用者能輕鬆跟上尖端科技。Carton 具有低開銷,並支援多種平台,包括 x86_64 Linux 和 macOS、aarch64 Linux、aarch64 macOS,以及 WebAssembly。

主要特色:

- 分離 ML 架構實作:Carton 讓使用者可以在不綁定到特定架構(例如 Torch 或 TensorFlow)的情況下執行 ML 模型。

- 低開銷:初步基準測試顯示每個推論呼叫的開銷不到 100 微秒。

- 平台支援:Carton 目前支援 x86_64 Linux 和 macOS、aarch64 Linux、aarch64 macOS,以及 WebAssembly。

- 不需修改即可包裝:紙箱是包裝步驟的輸出,其中包含原始模型與元資料。它不修改原始模型,避免容易出錯的轉換步驟。

- 支援自訂運算:Carton 使用底層架構(例如 PyTorch)來執行模型,讓您可以輕鬆使用 TensorRT 等自訂運算,無需變更。

- 未來支援 ONNX:雖然 Carton 封裝模型的方式與 ONNX 將模型轉換的方式不同,但未來計畫在 Carton 中支援 ONNX 模型,以啟用有趣的用例,例如使用 WASM 在瀏覽器中執行模型。



用例:

1. 快速實驗:藉由將推論程式碼與特定架構分開並減少轉換步驟,Carton 可以實現不同 ML 模型的快速實驗。

2. 部署彈性:Carton 支援各種作業系統平台,包括不同架構(例如 x86_64 和 aarch64)上的 Linux 和 macOS,因此可以在不同環境中彈性部署 ML 模型。

3. 整合自訂運算:可以使用 TensorRT 等自訂運算,讓開發人員更容易根據特定需求最佳化他們的 ML 工作流程。

4. 瀏覽器內 ML:透過未來對 ONNX 模型和 WebAssembly 的支援,Carton 可用於直接在網路瀏覽器中執行 ML 模型,為需要機器學習功能的瀏覽器應用程式開啟更多可能性。



More information on Carton

Launched
2023-02
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
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Month Visit
<5k
Tech used
Cloudflare CDN,Next.js,HTTP/3,Webpack

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Source: Similarweb (Jun 2, 2025)
Carton was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-09-28.
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