# microsoft/onnxruntime

> Кроссплатформенный ускоритель инференса и обучения ML-моделей. Запускает модели из PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и других через формат ONNX с оптимизацией графа и аппаратным ускорением.

- Магнитуда: 1,3 из 10 — Ровно
- Звёзды: 22 213 всего · +3 звезды по замерам 2026-11-02, 00:13–23:11 UTC
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: C++ · Лицензия: MIT · Создан: 2018-11-10 · Последний коммит: 2026-11-02
- GitHub: https://github.com/microsoft/onnxruntime · Сайт: https://onnxruntime.ai · Страница: https://gitnova.dev/r/microsoft/onnxruntime

## Чем пригодится

- Запустить инференс PyTorch-модели на CPU или GPU через ONNX Runtime
- Ускорить обучение transformer-моделей на нескольких NVIDIA GPU одной строкой в PyTorch-скрипте
- Развернуть модель scikit-learn или XGBoost в продакшене с аппаратным ускорением

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-11-02 (UTC), 00:13–23:11: 22210 → 22213 звёзд (+3). Это прирост за указанный интервал.
- GitHub Trending C++ за день: #7, +12 звёзд.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @salmanmkc (729 подп.).

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 4 397
- Issues и pull requests: 30 302
- Наблюдателей: 264
- В среднем за неделю: 6 в день
- Обычный темп: 9 в день
- Звёзд за последний час (по замерам): 0
- Последний релиз: v1.30.1 (2026-10-29)

## Звёзды по дням за 30 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-10-04 … 2026-11-02: 16, 8, 7, 9, 2, 4, 7, 5, 11, 14, 6, 8, 12, 8, 6, 5, 8, 13, 11, 7, 13, 8, 5, 5, 7, 7, 9, 10, 4, 3

## Магнитуда по дням за 14 дней

10-13 2,3, 10-14 2,1, 10-15 1,4, 10-23 1,6, 10-24 1,7, 10-25 2,0, 10-26 1,6, 10-27 1,4, 10-28 1,6, 10-29 1,8, 10-30 2,0, 10-31 2,1, 11-01 2,4, 11-02 1,4

## Где замечен сейчас

- GitHub Trending C++ за день: #7, +12 звёзд

## Похожие по описанию

1. **openxla/xla** — 1,1 · Ровно · Языковые модели · C++ · +1 звезда по замерам 2026-11-02, 00:13–23:12 UTC
   XLA (Accelerated Linear Algebra) — открытый ML-компилятор для GPU, CPU и ML-ускорителей. Принимает модели из PyTorch, TensorFlow и JAX и оптимизирует их под высокопроизводительное выполнение на разном железе.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/openxla/xla.md
2. **tensorflow/tensorflow** — 2,3 · Ровно · Языковые модели · C++ · +9 звёзд по замерам 2026-11-02, 00:11–23:07 UTC
   Открытая платформа машинного обучения от Google Brain с API на Python и C++ для обучения и развёртывания нейросетей. Используется исследователями и разработчиками ML-приложений.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/tensorflow/tensorflow.md
3. **openvinotoolkit/openvino** — 1,4 · Ровно · Языковые модели · C++ · +3 звезды по замерам 2026-11-02, 00:14–23:11 UTC
   OpenVINO — открытый тулкит для оптимизации и развёртывания инференса моделей глубокого обучения на CPU, GPU и NPU Intel. Поддерживает модели из PyTorch, TensorFlow, ONNX, Keras, PaddlePaddle, JAX/Flax и Hugging Face с API на C++, Python,…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/openvinotoolkit/openvino.md
4. **google-pytorch/torch_tpu** — 1,1 · Остывает · Языковые модели · C++ · +3 звезды по замерам 2026-11-02, 00:15–23:13 UTC
   TorchTPU — это бэкенд PyTorch для TPU от Google, позволяющий запускать модели и операции PyTorch на TPU с кастомными ядрами ATen, кэшем компиляции XLA и поддержкой распределённого обучения.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/google-pytorch/torch_tpu.md
5. **vllm-project/vllm** — 3,1 · Ровно · Языковые модели · Python · +85 звёзд по замерам 2026-11-02, 00:09–23:05 UTC
   Высокопроизводительный движок для инференса и обслуживания больших языковых моделей с эффективным управлением памятью через PagedAttention. Поддерживает 200+ архитектур моделей и OpenAI-совместимый API.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/vllm-project/vllm.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-11-02 23:16 UTC, обновление каждые 30 минут.