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fortuna

不确定性量化的开源库

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。

flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b-GGUF - 基于llama.cpp的Qwen-14B量化模型集合
GGUFGithubHuggingfaceRombos-LLMllama.cpp开源项目模型模型压缩量化
llama.cpp量化的Qwen-14B开源项目,通过imatrix方案优化生成多种GGUF格式模型文件。模型尺寸从2GB到29GB不等,覆盖Q2至F16多种量化精度,并针对不同硬件架构进行优化。项目提供完整的模型选择指南,方便本地部署时根据实际硬件环境选择合适版本。
URM-LLaMa-3.1-8B - 基于LLaMa的不确定性奖励模型提升AI对未知问题的判断能力
GithubHuggingfaceURM-LLaMa不确定性识别奖励模型开源项目机器学习模型模型训练
URM-LLaMa-3.1-8B是一款开源的不确定性感知奖励模型,通过属性回归和门控层学习两阶段训练,实现对AI回答的多维度质量评估。模型集成了不确定性感知价值头设计,可从有用性、正确性、连贯性等维度评估输出质量,特别适合处理具有不确定性的问题场景。项目提供完整代码实现,支持LLM响应质量研究。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
PFLlib - 个性化联邦学习算法库和评估平台
GithubPFLlib个性化开源项目数据集算法库联邦学习
提供36种传统和个性化联邦学习算法,涵盖3种场景和20个数据集。专注于统计异质性数据,支持高效GPU内存使用及新增的隐私保护功能。新手用户通过简单的示范指南即可快速上手,参与贡献算法、数据集和评估指标。支持非独立同分布和不均衡数据,并可在多达500个客户端上进行训练模拟。
Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库
AI金融Github开源项目强化学习机器学习量化交易金融大数据
Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源,涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选,这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考,促进金融科技领域的学习和创新。
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。
tensorforce - 适用于研究与实操的模块化深度强化学习 TensorFlow 框架
GithubPythonTensorFlowTensorforce开源框架开源项目深度强化学习
Tensorforce 是一个开源的深度强化学习框架,基于TensorFlow构建,具有模块化设计,支持多种算法和环境适配,确保模型移植与编程语言无关。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT
OmniQuant是一种高效的量化技术,支持多种大型语言模型(LLM)的权重和激活量化,包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化,并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外,项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用,大幅降低内存需求,提高运行效率。
AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能
AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络
AutoFP8是一个开源FP8量化库,用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例,支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式,与vLLM无缝集成,提高大语言模型推理效率,同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。
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