pennylane

跨平台量子计算与机器学习Python库

PennyLane 量子计算量子机器学习量子化学自动微分 Github 开源项目

PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。

文档

Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用

ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化

项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。

tensorly - Python张量学习库，兼容多种计算后端

GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习

TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库，支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy，可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便，仅需使用pip或conda命令，且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例，方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究，还为开发者提供了丰富的API，欢迎通过GitHub进行贡献。

bitsandbytes - 高效CUDA优化库支持多位量化和矩阵运算

CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

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。

pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架

AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络

pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。

rl - 开源强化学习库TorchRL

TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。

lightning-uq-box - 神经网络不确定性量化开源工具库

GithubLightning-UQ-BoxPyTorch不确定性量化开源项目机器学习深度学习

Lightning-UQ-Box是基于PyTorch的开源库，为神经网络提供多种不确定性量化技术。该库实现了多种UQ方法，支持不同架构和理论基础，便于在数据集上比较方法效果。它简化了UQ在工作流中的应用，降低了使用门槛，有助于促进UQ方法的比较和开发，并注重实验的可重现性。

Quantum AI - AI量子交易平台优化策略提升盈利能力

AI工具Quantum AI交易策略人工智能加密货币自动化交易

Quantum AI结合量子计算和人工智能技术，为用户提供高效的自动化交易系统。平台具有用户友好的界面和专业的交易策略，支持多种加密货币交易。提供免费演示模式，全天候多语言专家支持，以及安全可靠的交易环境。通过先进算法和数据分析，Quantum AI助力用户应对市场挑战，提升交易效率。

vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库，可应用于图像和音乐生成

DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目

本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现，并转化为Pytorch库，使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像（如VQ-VAE-2）和音乐（如Jukebox）生成中已取得成功，支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化，显著提升了量化效果和稳定性。

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