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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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FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台
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ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf - 探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升
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Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习
这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。
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GemmaGithubHuggingfaceLlamaEdge大语言模型开源项目推理服务模型模型量化
Gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本提供2至16比特的多种精度选项。基于LlamaEdge框架，支持8192上下文窗口，可通过WasmEdge以服务或命令行方式运行。Q4_K_M和Q5_K_M版本在模型大小和性能间取得平衡，适合多数应用场景。
finn - 高效量化神经网络加速器框架，助力FPGA上的AI推理
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CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持
CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7BGPU加速GithubHuggingface兼容性开源项目模型模型量化
项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件，这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式，支持多种客户端和库，如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件，以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南，适合在Python等多种环境中实现模型应用。
MN-12B-Starcannon-v3-i1-GGUF - 多种量化选项提升模型性能和适应性
GithubHugging FaceHuggingfaceMN-12B-Starcannon-v3transformers开源项目模型量化模型静态量化
该项目提供多种量化文件类型和大小，满足不同用户需求，优化模型性能。用户可在mradermacher的Hugging Face页面获取IQ-quants与静态量化文件。有关GGUF文件的使用，建议查阅TheBloke的说明。本项目通过iMatrix文件，专注于高质量模型的量化，感谢nethype GmbH及nicoboss的硬件支持。
qlib - 开源AI量化投资平台
GithubQlib人工智能开源项目机器学习模型量化投资
Qlib是一个开源AI量化投资平台，利用AI技术赋能金融研究和价值创造。支持监督学习、市场动态建模和强化学习等多种机器学习模式，覆盖量化投资的全部流程，如alpha寻求、风险管理、投资组合构建及订单执行。平台不断更新，引入最新量化研究成果和论文。
guanaco-33B-GGUF - Guanaco 33B模型的高效量化格式，支持多平台部署
GPU加速GithubGuanaco 33BHuggingfaceTim Dettmers开源项目模型模型格式量化
该项目提供的GGUF格式量化模型文件针对Guanaco 33B进行了优化，适用于多种平台，包括llama.cpp和text-generation-webui。作为GGML的替代格式，GGUF引入了改良的量化方法，支持2到8位的量化，满足各种硬件资源需求。其优势在于提高AI推理性能与效率，并支持GPU加速，适合对AI生成及推理质量有较高要求的应用场景。
edward2 - 概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断
Edward2GithubTensorFlow开源项目概率编程模型训练深度学习
Edward2是一个简洁易用的概率编程语言，为深度学习生态系统设计，支持编写和操控模型用于灵活的训练和推断。项目包括核心库代码、示例和前沿研究，同时支持TensorFlow、JAX和NumPy后端。用户可将随机变量与TensorFlow操作结合，开展如贝叶斯逻辑回归等任务。此外，Edward2支持模型计算操作追踪及程序转换，满足各种训练和测试需求。
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