Phi-3-mini-4k-instruct-int4-ov

Phi-3-mini-4k-instruct模型的OpenVINO INT4量化与兼容性概览

Phi-3-mini-4k-instruct Github 开源项目量化 OpenVINO 模型推理 MIT许可证 Huggingface 模型

Phi-3-mini-4k-instruct模型通过NNCF的INT4权重压缩被转换为OpenVINO™ IR格式，增强OpenVINO推理效率。适用于OpenVINO 2024.4.0及以上版本，与Optimum Intel 1.23.1兼容，实现高效模型推理。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

KuiperInfer - 开源轻量级深度学习推理框架

C++GithubKuiperInfer大模型开源项目推理框架深度学习

KuiperInfer是一个开源深度学习推理框架，支持Resnet、Yolov5和LLama2等主流模型。基于现代C++设计，该框架提供高效算子实现和优化技术，适用于图像分类、目标检测和自然语言处理任务。KuiperInfer不仅是实用的推理工具，还是学习深度学习框架设计和C++工程实践的优质资源。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署

FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。

optimum-quanto - PyTorch模型量化框架提升性能和效率

GithubOptimum QuantoPyTorch开源项目机器学习模型优化量化

Optimum Quanto是专为Optimum设计的PyTorch量化框架。它支持eager模式、多设备部署，自动插入量化/反量化存根和操作，实现从浮点到动态/静态量化模型的无缝转换。支持多种精度的权重和激活量化，有效提升模型性能和内存效率。该框架为Hugging Face和原生PyTorch模型提供简便的量化流程。

InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型

GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉

InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型，简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题，并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示，该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置，包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例，并支持PyTorch 1.5+。

ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法

GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测

本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法，支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致，以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例，包括图片、摄像头和视频推理，方便开发者快速上手并应用于实际场景。

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B

GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化

SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型，支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式，兼容llama.cpp等多种客户端和库，适用于本地部署的文本生成任务，为AI应用提供了灵活高效的选择。

BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案

BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化

本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署，支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子，BEVFormer base模型推理速度提升4倍，模型大小减少90%，GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试，展示不同配置下的精度和速度表现。

flux.1-lite-8B-alpha-gguf - 量化模型转化与图像生成的精准实现

FreepikGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型量化非商业许可

通过GGUF转换，该项目实现了Freepik/flux.1-lite-8B-alpha模型的量化版本。该量化模型适用于ComfyUI-GGUF自定义节点的图像生成及文本转图像任务，同时遵循原始的限制和许可条款。模型文件需要存放在ComfyUI/models/unet路径下，安装说明请参见GitHub页面。该模型的量化转换有助于图像生成的灵活性。

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型支持GPU加速推理

AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。

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