ppq

多功能的神经网络量化工具

PPQ 神经网络量化 Onnx TensorRT 量化优化 Github 开源项目

PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算，它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性，用户可自定义量化过程，并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能，并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架，实现高效的神经网络量化部署。

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介绍相关项目

Mythalion-13B-AWQ - 利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度

GithubHuggingfaceMythalion 13B伪人AI开源项目文本生成模型模型整合量化

该项目提供高效的AWQ模型文件，支持4比特量化在多用户环境中实现快速Transformer推理。虽然未量化模型的整体吞吐量更高，但通过使用更小的GPU，AWQ模型显著降低了部署成本，例如仅需1台48GB GPU即可运行70B模型。该模型适合需要高吞吐量并行推理的场景，用户可借助vLLM或AutoAWQ轻松调用以降低成本并简化部署。

task-13-Qwen-Qwen1.5-0.5B - Qwen1.5-0.5B模型的参数高效微调项目

GithubHuggingfacePEFTQwen人工智能开源项目机器学习模型模型卡片

该项目利用PEFT库对Qwen1.5-0.5B模型进行参数高效微调。通过这种技术，开发者可以在保留模型核心能力的同时，针对特定任务优化性能。尽管项目细节尚待完善，但它为AI研究人员和开发者提供了一个灵活的框架，用于进行模型定制和应用开发。这种方法有望在降低计算资源需求的同时，实现模型在特定领域的性能提升。

Awesome-Quantization-Papers - 深度学习模型量化研究论文综合列表

GithubTransformer低比特量化开源项目模型量化深度学习神经网络

Awesome-Quantization-Papers是一个全面的深度学习模型量化研究论文列表,涵盖AI会议、期刊和arXiv上的最新成果。项目根据模型结构和应用场景进行分类,重点关注Transformer和CNN在视觉、语言处理等领域的量化方法。通过定期更新,为研究人员提供模型量化领域的最新进展。

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GPTQ-INT4 - Meta Llama 3.1模型的INT4量化版本实现多语言对话

GithubHuggingfaceLlama 3.1大语言模型开源项目推理部署模型模型量化深度学习

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct量化模型通过AutoGPTQ技术将FP16压缩至INT4格式，实现了更高效的多语言对话能力。模型集成了transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM等多种推理框架，方便灵活部署。经过基准测试验证，该社区驱动的量化版本在降低内存占用的同时保持了原有性能水平。

deepseek-coder-33B-instruct-GGUF - DeepSeek Coder 33B Instruct模型GGUF量化版本

AI编程助手Deepseek CoderGGUFGithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型量化

本项目提供DeepSeek Coder 33B Instruct模型的GGUF量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,替代了旧有的GGML。该模型专注于计算机科学领域,不回答政治敏感或安全隐私等无关问题。项目包含多种量化参数选项,支持CPU和GPU推理,兼容多种第三方界面和库。用户可根据硬件配置和使用需求选择适合的量化版本。

Nemotron-Mini-4B-Instruct-GGUF - 量化模型应用指南与选择推荐

项目通过llama.cpp实现模型的imatrix量化，支持多种格式用于文本生成。用户可在LM Studio中运行这些量化模型，选择合适版本以优化内存与性能。推荐Q6_K_L、Q5_K_L等高质量版本，适用于嵌入与输出权重要求高的场景。支持ARM芯片的Q4_0_X_X版本提供显著加速。使用huggingface-cli简单易用，确保资源充足以提升体验。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化

该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型支持多语言及长文本处理的人工智能助手

GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型，具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能，并可进行长文本处理和JSON格式输出。

ncnn - 移动端神经网络推理框架

Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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