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gguf-tools

处理和解析GGUF文件的实用工具库

GGUF机器学习模型比较量化APIGithub开源项目

该工具库正在开发中，专注于处理和解析GGUF文件。它提供详细的键值对和张量信息展示、文件比较和张量细节检查等功能。gguf-tools旨在为机器学习领域提供多种实现方案，帮助理解和使用GGUF格式，提升模型操作和分析的效率。该工具展示了如何在实际应用中使用库，并将来计划加入更多有趣且实用的示例和功能。

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介绍相关项目
GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
chatgpt-tool-hub - 开源工具生态系统为大语言模型增强实用功能
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chatgpt-tool-hub是一个开源的大语言模型工具生态系统，提供联网、搜索、数学运算、控制电脑和执行代码等多种实用功能。用户可通过自然语言命令调用这些工具，提高生产力。该项目支持中英文交互、上下文记忆和多工具自动调用，旨在创建一个开放、灵活的人工智能助手平台，适配未来多样化的大语言模型需求。
gs-quant - 量化金融Python工具包，优化交易策略与风险管理
GS QuantGithubPython工具包开源项目衍生品量化金融风险管理
GS Quant是一款开源的Python工具包，专为量化金融设计，由高盛量化开发团队创建和维护。基于强大的风险转移平台，GS Quant致力于加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。这一灵活易用的工具包适用于衍生品结构化、交易和风险管理，同时可作为数据分析应用的统计包。GS Quant为量化分析提供强大的API访问能力，支持Python 3.6及以上版本，为机构客户和量化研究人员提供全面的量化金融解决方案。
taggui - 高效智能的AI图像数据集标注应用
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TagGUI是一款跨平台桌面应用，专为AI模型数据集制作而设计。该工具提供快速标记、标签自动完成和Stable Diffusion令牌计数等功能。支持CogVLM、LLaVA等模型的自动描述生成，并具备批量标签操作和高级图像过滤能力。TagGUI简化了图像标注流程，提高了AI数据集准备的效率。
pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库
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pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。
AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
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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。
gpu_poor - LLM运行所需GPU内存及每秒处理Token数计算工具
GPU memoryLLM
该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数，并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架，适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。
gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图
GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具
TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边，数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层，提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务，用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动，主要在Linux环境测试。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。
koboldcpp - 多功能AI文本生成软件 支持GGML和GGUF模型
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KoboldCpp是一款功能丰富的AI文本生成软件，支持GGML和GGUF模型。它提供KoboldAI API、多种格式支持、Stable Diffusion图像生成和语音转文本等功能。软件特性包括持久故事、编辑工具、多种保存格式、记忆系统、世界信息和作者注释。KoboldCpp支持GPU加速以提升性能，并具有直观的用户界面。这款开源软件可在多个平台上运行，为用户提供了强大而灵活的AI文本生成解决方案。
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