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

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

ai-reference-models - 提供在Intel硬件上运行的优化深度学习模型资源

GithubIntel AI Reference ModelsIntel Xeon ScalableTransformer优化开源项目深度学习

该存储库含有预训练模型、示例脚本、最佳实践和详细教程，针对优化机器学习模型在Intel® Xeon® 可扩展处理器和Intel® 数据中心GPU上的表现。文档涵盖了使用TensorFlow和PyTorch进行推理与训练的详细步骤，并提供了针对Sapphire Rapids和Intel® Data Center GPU Flex及Max系列的性能优化指南，展示了在最佳硬件配置下的AI性能。

Deep-Learning-in-Production - 将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境的介绍

C++GithubPyTorchTensorFlow开源项目深度学习部署

项目详细介绍了如何将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境，包括模型转换、API集成、服务器运作及跨框架策略。这一资源库提供实际细节和案例，帮助开发者全面了解部署流程，并通过Flask、C++、Go等多种技术实现模型应用。

Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述

GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化

介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换

GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别

PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目，致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法，涵盖文本检测、方向分类和文本识别，同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型，还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。

brocolli - 基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化工具，支持转换为Caffe和ONNX格式

GithubPyTorchbrocolli安装开源项目转换器量化器

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能，支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护，它仍然提供了详细的使用示例和说明，适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4 - INT4量化版提升多语言对话效率

GPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-Instruct大语言模型开源项目推理模型量化

本项目展示了Meta Llama 3.1 70B Instruct模型的INT4量化版本。通过AutoGPTQ技术，将原FP16模型压缩至INT4精度，在维持性能的同时显著减少内存使用，仅需约35GB显存即可运行。该项目兼容多个推理框架，如Transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM，便于根据不同需求进行选择。项目还附有详细的量化复现指南，方便用户独立完成模型量化过程。

Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型，提升推理效率

GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化

此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件，旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代，GGUF与多种第三方UI和库兼容，支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求，适合多种场景需求。通过详细的下载指导，用户能快速找到适合的模型文件，并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。

MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx - ONNX格式的零样本分类基础模型

GithubHugging FaceHuggingfaceONNX库开源项目模型转换

该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式，旨在增强推理性能和部署灵活性，借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景，在零样本分类中，无需大量手动标注数据，便可实现有效的文本分类，适合各类语言处理任务。

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