PINTO_model_zoo

提供多框架神经网络模型转换与量化的开源工具

PINTO_model_zoo 量化 TensorFlow ONNX PyTorch Github 开源项目

PINTO_model_zoo 是一个开源工具库，支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO 等多个框架的模型转换和量化。项目提供多种量化方法，包括权重量化、整数量化和浮点数量化，旨在优化模型性能以适应不同平台，如 RaspberryPi 和 EdgeTPU。它还提供大量预量化模型和详细转换指南，帮助开发者在各种设备上高效部署深度学习模型。

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介绍相关项目

tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取

EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取

EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。

StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本，提升代码生成性能与存储效率

GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型

此项目提供多种量化模型版本，旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本，以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化，适合空间与性能有特定需求的开发者。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-KV - FP8量化策略提升模型计算效率

FP8GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-8B-InstructQuark开源项目模型部署量化策略

项目利用Quark工具对模型的线性层进行FP8量化，实现更高效的部署和轻微的推理性能提升。使用Pile数据集进行校准，提高模型性能。支持单GPU和多GPU环境，便于在vLLM兼容后端进行高效部署，Perplexity指标略有提升。

TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具

CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目

Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch，用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装，包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流，用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT，与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源，包括教程、工具和技术讲座，供用户学习使用。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展

GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展

OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。

AITemplate - 开源高性能深度学习推理框架

AITemplateGPU加速Github开源项目推理服务模型转换深度神经网络

AITemplate是一个开源Python框架，能将深度学习模型转换为CUDA或HIP C++代码，实现高效推理。它支持NVIDIA和AMD GPU，提供接近理论峰值的fp16性能。该框架特点包括独立运行无需第三方库、独特的算子融合技术、与PyTorch兼容以及易于扩展。AITemplate支持ResNet、BERT和Stable Diffusion等多种主流模型。

test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架

GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉

该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。

gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求

GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化

本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本，涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途，并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积，适配不同硬件和内存需求，使模型能在更多设备上运行。

相关项目

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