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fortuna

不确定性量化的开源库

Fortuna不确定性量化深度学习Bayesian推理AWS SageMakerGithub开源项目

Fortuna是一个专用于不确定性量化的开源库，适用于需要做出关键决策的场景。它提供了从预训练模型和深度学习模型进行校准和共形的方法，并支持多种贝叶斯推断方法。通过简单直观的语言和高度配置的特性，用户可以轻松运行基准测试并将不确定性引入生产系统。Fortuna支持从不确定性估算、模型输出以及Flax模型三种模式，确保预测结果的可靠性。详见官方文档和示例。

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Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
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Turing.jl - 高效概率编程框架 助力贝叶斯推理与机器学习
GithubJuliaTuring.jl开源项目概率编程统计建模
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ai_quant_trade - AI量化交易平台，支持策略学习与实盘操作
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此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务，涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略，配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者，支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
guanaco-65B-GGUF - 解析新型GGUF格式及其多平台兼容性
GPU加速GithubGuanaco 65BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
此项目涵盖了2023年8月21日由llama.cpp团队推出的GGUF格式，作为已停用的GGML格式的替代方案。该项目提供了多种比特的量化文件，适用于CPU和GPU的推理需求。用户能够通过多种客户端和库，如llama.cpp和text-generation-webui，下载并高效使用这些模型，提供本地及网络接口支持。所支持的量化方法包括GGML_TYPE_Q4_K，提供质量与性能的平衡。
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
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