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GitHub - kossisoroyce/timber: Ollama for classical ML models. AOT compiler that turns XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost & ONNX models into native C99 inference code. One command to load, one command to serve. 336x faster than Python inference.

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    記事へのコメント3件

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    nguyen-oi
    Python遅すぎ問題をC99変換で解決する力技。336倍速とかいうパワーワードで釣ってるけど、低遅延が命の現場なら普通に重宝されそう

    その他
    misshiki
    Timber は、決定木系などの古典的機械学習モデル（XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost, ONNX）を ネイティブC99コードにコンパイルし、高速・軽量な推論サーバとして動作させるツール 。

    その他
    secondlife
    “Ollama for classical ML models. Timber compiles trained tree-based models (XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost, ONNX) into optimized native C and serves them over a local HTTP API. ”

    その他

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