iree-org/iree

これは何？

主な機能

• 01PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNXなどのフレームワークのMLモデルを、MLIRベースの統一IRに変換します。
• 02CUDA、ROCm、VulkanなどのGPU・アクセラレータ向けバックエンドをターゲットにできます。
• 03ポータブルなGPU実行向けにSPIR-Vコードを生成します。
• 04コンパイル済みモデルを実行するランタイムを提供します。
• 05コンパイラとランタイムのPythonパッケージを提供します。

ユースケース

• 1つのツールチェーンで、学習済みモデルをデータセンターのGPUやモバイル・エッジデバイスにデプロイする。
• ML推論の対象として、VulkanまたはROCm対応ハードウェアを利用する。
• MLIRを使い、MLワークロード向けのコンパイラ最適化を研究する。

クイックスタート

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   ユーザーガイドとソースからのビルド手順については、プロジェクトのウェブサイトを開いてください

使う前に知っておきたいこと

• !READMEには直接実行できるインストールコマンドが記載されていないため、ウェブサイトのガイドに従ってソースからビルドする必要があります。
• !コンパイラとランタイムのスタックであるため、一般的なライブラリよりも使い始めるまでに手間がかかります。

トピック

よくある質問

iree とは？

MLIRベースのコンパイラとランタイム。MLモデルを統一IRに変換し、データセンターからモバイル・エッジデバイスまで展開できます。 IREEは、MLIRをベースに構築された、機械学習モデル向けのエンドツーエンドのコンパイラ兼ランタイムです。モデルを統一された中間表現に変換し、データセンター規模のワークロードから、モバイルやエッジ環境の制約に合わせたデプロイまで対応します。

iree は無料で使えますか？ライセンスは？

iree は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

iree は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。iree の最終コミットは 2026年10月21日 です。

iree は何に使えますか？

1つのツールチェーンで、学習済みモデルをデータセンターのGPUやモバイル・エッジデバイスにデプロイする。 ML推論の対象として、VulkanまたはROCm対応ハードウェアを利用する。 MLIRを使い、MLワークロード向けのコンパイラ最適化を研究する。

iree のインストール方法は？

ユーザーガイドとソースからのビルド手順については、プロジェクトのウェブサイトを開いてください

iree はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/iree-org/iree