В репозитории "vitoplantamura/OnnxStream" представлена библиотека выводов с открытым исходным кодом OnnxStream, предназначенная для ограничения использования памяти при выполнении моделей машинного обучения.
OnnxStream позволяет выполнять модели Stable Diffusion на устройствах с ограниченным объемом оперативной памяти, таких как Raspberry Pi Zero 2, за счет динамического и статического квантования - метода оптимизации, обеспечивающего меньшее использование памяти, чем OnnxRuntime.
В репозитории представлены примеры реализации, эталоны производительности и подробные характеристики инструмента Stable Diffusion, а также ссылки на оригинальные проекты, информация о версии, ресурсах и соответствующих языках программирования.
Статья посвящена производительности программного обеспечения Stable Diffusion XL 1.0, в частности, обращается внимание на компромисс между потреблением памяти и скоростью работы.
Подробно обсуждаются впечатления и рекомендации пользователей по работе с программой, в частности, по ее использованию для генерации изображений, при этом высказываются определенные опасения по поводу использования памяти, времени вывода и аппаратных требований.
Обсуждаются вопросы, связанные с регулированием подобных новых технологий, проводится различие между воровством и пиратством, а также сообщается о доступности SD-моделей и стриминговой составляющей ONNX.
В сообщении высказывается озабоченность по поводу якобы неточных расчетов и непрозрачности оценки криптосистемы Kyber-512 со стороны NIST (National Institute of Standards and Technology).
Процесс рассмотрения NIST ставится под сомнение в пользу Kyber-512 с привлечением АНБ (Агентства национальной безопасности), что приводит к спорам и призывам к более четкой прозрачности и пониманию.
Автор подчеркивает потенциальные преимущества альтернативных систем шифрования, таких как NTRU, и критикует возможную предвзятость и предполагаемые недостатки в оценках безопасности, проводимых NIST.