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quacc

多功能的计算材料科学和量子化学平台

quacc(Quantum Accelerator)是一个计算材料科学和量子化学平台,专为大数据时代设计。该平台提供预制工作流程,支持本地、HPC和云端运行,通过统一接口兼容多种工作流管理方案。quacc基于原子模拟环境和Materials Project基础设施,整合社区资源。由普林斯顿大学Rosen研究组维护,quacc为研究者提供多功能、高效的计算工具。

deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
qpc - 实时嵌入式框架,基于Active Objects的安全并发模型
Active ObjectsGithubQP/C事件驱动实时嵌入式框架开源项目状态机
QP/C是一款开源实时嵌入式框架,基于异步事件驱动的Active Objects模型。该框架提供安全的并发编程模式,支持分层状态机,内置多种实时内核。QP/C可独立运行于单片机或配合传统RTOS使用,广泛应用于医疗设备到武器系统等多领域。框架提供完整文档和示例,支持开源及商业双重许可,适合各类嵌入式系统开发。
laser-dolphin-mixtral-2x7b-dpo-GGUF - 跨平台兼容的量化模型:GGUF格式的应用与性能评估
GithubHuggingfaceLLMLaser Dolphin Mixtral 2X7B DPOMacadeliccc变压器开源项目模型量化
GGUF格式开创了一种新的模型优化方法,适用于多平台的机器学习应用,带来更优的性能与存储管理。该项目兼容多个用户界面,如llama.cpp和KoboldCpp,并支持多种量化文件格式,推荐选用Q4_K_M和Q5_K_M以实现性能与资源消耗的最佳平衡。
nomic-ai-gpt4all-falcon-gguf - 改进量化技术以提升Falcon 7B模型的性能和效率
Falcon 7BGithubHuggingfaceK-quantsgpt4all-falcon开源项目模型量化
gpt4all-falcon-gguf项目通过K-quantization技术优化Falcon 7B模型的性能,尽管仅四分之一的层可真正量化,但通过Q4_0、Q4_1、Q5_0和Q5_1等量化类型,实现了质量与文件大小的平衡。该项目采用Apache-2.0许可证,以英语为主要语言,并支持gguf格式。模型在常识推理基准测试中表现出色,并支持CUDA进行高效推理。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架,适用于数十亿到数万亿参数的模型(如大型语言模型)。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争,并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程,提供了多样且强大的开发工具。
acat - 开源平台助力言语障碍人士沟通
ACATGithub开源平台开源项目沟通增强英特尔实验室辅助工具
ACAT是一个开源辅助通信平台,为言语和打字受限的人群提供键盘模拟、单词预测和语音合成等功能,旨在提升他们的沟通能力。该平台最初由Intel Labs为Stephen Hawking教授设计,现已开源以鼓励开发者扩展功能。ACAT使用C#开发,支持Windows 10和11系统,致力于促进新用户界面、感知模式和语言预测等技术的创新,为更广泛的用户群体提供支持。
AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型
AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包,支持多种模型类型和硬件平台的推理优化,整合Marlin与Exllama内核,提升推理速度与性能,适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
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。
nerfacc - NeRF训练与推理的PyTorch加速工具箱
GithubNeRFNerfAccPyTorch体渲染加速工具开源项目
NerfAcc是一款基于PyTorch的NeRF加速工具箱,专注于辐射场体积渲染中的高效采样。这款工具无需大幅度修改现有代码,即可显著加速多种NeRF模型的训练过程。NerfAcc提供纯Python接口与灵活API,只需简单定义sigma_fn和rgb_sigma_fn函数即可实现加速。支持CUDA加速,并提供易于安装的预构建轮包。详细信息请参考NerfAcc官方网站。
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架,基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API,支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位,适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中,由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助,并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型,推进计算化学和生物物理学的发展。
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