在当今人工智能领域，深度学习算法已经广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等各种领域。然而，实现一个高效的深度学习算法需要运用大量的技术和工具，并要面临许多挑战，如训练计算资源消耗大，模型转换难，高效快捷的推理部署等。MegEngine 作为一个训推一体的深度学习框架，其生态工具集合了图像对比、模型转换、硬件性能优化、pipeline 搭建等多种功能，能够满足用户在多种场景下的需求，为算法的实现提供了更多的便利。
下方图片汇总了 MegEngine 的工具链，让模型落地超 Easy，点击底部阅读原文可查看各工具的详细介绍，以及不同工具之间的协作方式（文内含有大量文档超链，适合收藏慢慢阅读）。未来，MegEngine 将在提升框架的计算性能、降低大模型计算时需要的显存以及加强分布式计算的能力等方面不断优化，更好地支持大模型的训练和推理。
