semvec/pypi-packages huggingface dataset:
aibooster 0.4.0
AIBooster - Performance intelligence and observability tools for AI workloads
License: MIT
Requires Python: >=3.8

# AIBooster

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/aibooster.svg)](https://badge.fury.io/py/aibooster)
[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/aibooster.svg)](https://pypi.org/project/aibooster/)
[![License](https://img.shields.io/pypi/l/aibooster.svg)](https://pypi.org/project/aibooster/)

AIBooster is a performance engineering platform for AI workloads.

## Overview

AIBooster is an integrated platform that provides performance intelligence and performance observability for AI/ML workloads, consisting of the following components:

* **Performance Intelligence (PI)**: Performance optimization framework
* **Performance Observability (PO)**: Dashboards and agents for performance monitoring

## Key Features

* Auto performance tuning
  * Framework-friendly design supporting MMEngine, DeepSpeed, and Megatron-LM
  * Kubernetes support
* Inference optimization
  * Automatic model conversion for deep learning compilers (TensorRT, etc.)
* NCCL analysis tools
  * Communication pattern analyzer
  * Benchmark for PyTorch distributed training

## Installation

```bash
pip install aibooster
```

## Documentation

For detailed usage and API reference, please visit the [official documentation](https://doc.aibooster.fixstars.com).

## Examples

For usage examples, please see [aibooster-examples](https://github.com/fixstars/aibooster-examples).
meteva-base 0.3.0.3
base classes and functions of generally meteorogical usage, like Basic_class/IO/calculation/plot .etc
License: MIT

# meteva_base
Include mostly all basic data structure and process APIs in Meteva lib.  Supporting the analysis/MOS/verification .etc on both OBS and NWF model

# meteva_base 基础数据读写处理库

meteva程序库由国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发，旨在为从数值模式、客观方法、精细化网格预报到预报产品的应用的整个气象产品制作流程中的每个环节进行快速高效的检验，促进跨流程跨部门的检验信息共享，为推进研究型业务和改进预报质量提供技术支撑。

## 内容
**meteva_base包为meteva程序库中的数据、读写、处理计算及简单绘图等工具的汇总，可以支持大部分气象数据的基础读写转换计算工作。**
功能包括
* 站点、网格、线条数据在内的基础数据结构
* 多源读写(文件、GDS、天擎等)，数十种文件格式(micaps、nc、grib1/2、D131等)
* 多种数据处理转换方法(插值、选取、分组、合并、统计、诊断等)
* 以及多种实用工具(绘图、批量处理、时间处理、文件路径处理等)
* 可支持基于实况和模式预报的常规诊断、后处理及检验等工作。


## Installation  
suport both Windows and Linux system (test on Centos7.1).

```shell
pip install meteva_base
```

## 用户手册
[meteva_base 用户手册及接口API](https://www.showdoc.com.cn/metevabase)

## 设计和研发者
刘凑华（01058995621,15811585045），郭云谦(01058995370)，宫宇，曹勇，唐健，曾晓青，代刊，韦青，朱文剑，
onnx-paddleocr 0.2.4
ONNX PaddleOCR
License: MIT
Requires Python: >=3.10

# ONNX PaddleOCR

这是一个基于 ONNX 的 PaddleOCR 实现，支持文字检测和识别功能。

## 特性

-   支持多种语言文字识别
-   基于 ONNX，无需安装 PaddlePaddle 和 paddleocr
-   支持 GPU 加速(需要 onnxruntime-gpu)
-   轻量级部署

## use-gpu
1. 如果使用 GPU, 本项目使用：`onnxruntime-gpu==1.18.1`
2. 检查 CUDA 和 cuDNN 版本是否正确: https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements

```bash
nvcc --version
```

## 安装

```bash
pip install onnx-paddleocr # pip安装
uv add onnx-paddleocr # uv安装
```

## 使用方法

### 命令行使用

```bash
pipx install onnx-paddleocr # pipx安装
uv tool install onnx-paddleocr # uv安装
ocr --help # 帮助信息
ocr ./test.jpg --output ./output # 示例:识别图片,输出json文件
ocr ./test.jpg # 控制台输出
ocr ./test.jpg --use-gpu # 需要安装支持的CUDA和cuDNN
```

### Python API 使用

```python
import cv2

from onnx_ocr import ONNXPaddleOcr, result_to_json_data, save_to_img, save_to_json

# 初始化OCR
model = ONNXPaddleOcr(
    use_angle_cls=False,
    use_gpu=False,
    cpu_threads=16,
    det_model_dir="",  # 不指定默认:~/.onnx/models/ppocrv5_server/det/det.onnx
    rec_model_dir="",  # 不指定默认:~/.onnx/models/ppocrv5_server/rec/rec.onnx
)

# 读取图片
img = cv2.imread("./images/test.jpg")
# 执行OCR
result = model.ocr(img)
# 转为json数据
json_data = result_to_json_data(result)

save_to_img(img, result, "output")
save_to_json(json_data, "output")
```

## 模型文件

模型采用`ppocrv5_server`文件不会包含在安装包中，首次运行时程序会自动从 GitHub Releases 下载所需模型文件到本地用户目录下的：`~/.onnx/models/ppocrv5_server`

如果您希望手动下载模型，请访问以下链接：

-   [检测模型](https://github.com/meme2046/onnx-paddleocr/releases/download/ppocrv5_server/det.onnx)
-   [识别模型](https://github.com/meme2046/onnx-paddleocr/releases/download/ppocrv5_server/rec.onnx)

将这些文件放置在如下目录结构中：

```
~/.onnx/models/
└── ppocrv5_server/
    ├── det/
    │   └── det.onnx
    └── rec/
        └── rec.onnx
```

## 部分参数说明

| 参数            | 默认值                                     | 说明               |
| --------------- | ------------------------------------------ | ------------------ |
| --use-angle-cls | False                                      | 是否使用角度分类器 |
| --use-gpu       | False                                      | 是否使用 GPU       |
| --det-model     | ~/.onnx/models/ppocrv5_server/det/det.onnx | 检测模型路径       |
| --rec-model     | ~/.onnx/models/ppocrv5_server/rec/rec.onnx | 识别模型路径       |

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证。