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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。

CodeLlama-13B-GGUF - GGUF格式的创新特点与适用范围
CodeLlama 13BGithubHuggingfaceMeta开源项目机器学习模型模型格式量化
Meta推出的GGUF格式替代了GGML,优化了编码生成的效能和兼容性。它增强了标记处理和元数据支持,并适用于多种程序和库,如llama.cpp和text-generation-webui。这种格式推动了编码模型的发展,提供了便于GPU加速和降低内存需求的量化模型,提升了开发者的灵活性和解决方案质量。
awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全
Github加密货币回测系统实时交易开源框架开源项目量化交易
这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源,包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选,注重实用性和代码质量,适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新,致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。
dolphin-2.6-mistral-7B-GGUF - 兼容多平台的量化AI模型格式
Dolphin 2.6 Mistral 7BGithubHuggingface开源项目文件下载模型模型兼容性深度学习框架量化
该项目提供多平台兼容的GGUF格式模型文件,包括对GGML的量化替代方案,支持多种比特量化,适用于Windows、Linux和macOS平台的模型推理和GPU加速。用户可以选择合适的量化参数文件,并通过多种工具和命令行进行下载和运行,提升模型推理性能。
FinRL-Trading - 基于机器学习的股票选择与交易策略平台
AI交易FinRLGithub开源项目强化学习投资组合配置股票选择
FinRL-Trading是一个开源的交易策略开发平台,基于FinRL框架构建。该平台整合了监督学习和深度强化学习技术,用于股票选择和投资组合管理。FinRL-Trading提供金融数据处理、技术指标分析、股票筛选、资产配置和回测等功能,并支持部署到在线交易平台进行模拟交易。这个项目为研究人员和开发者提供了一个探索和实现AI驱动交易策略的工具,结合了机器学习、金融科技和算法交易等先进技术,旨在推动智能投资决策的发展。
gemma-2-2b-it-bnb-4bit - Gemma模型量化优化实现快速微调与内存高效管理
GemmaGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型微调模型量化
这是一个面向Gemma-2-2b模型的量化优化项目,集成了bitsandbytes和Unsloth技术,显著提升了模型微调效率并降低内存占用。项目通过Google Colab提供开箱即用的运行环境,支持一键式模型优化,并可将优化后的模型导出为GGUF格式或部署至vLLM平台。该方案特别适合资源受限环境下的模型优化需求。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored使用指南开源项目机器学习模型模型量化
项目提供多种量化选项,包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件,满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法,实现实际应用中的性能和效率优化,同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。
Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GGUF - Wizard Vicuna大语言模型的GGUF量化实现
AI模型GGUFGPU加速GithubHuggingfaceLLM开源项目模型量化
Wizard Vicuna 13B模型的GGUF量化版本,提供2-bit至8-bit多种量化精度选项。GGUF作为llama.cpp最新支持的模型格式,可实现高效的本地部署和推理。模型支持CPU与GPU加速,采用Vicuna对话模板,适用于多种文本生成场景。
claude2-alpaca-13B-GGUF - 量化GGUF格式模型文件的功能概述与应用方法
Claude2 Alpaca 13BGGUF格式GPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型兼容性量化方法
Claude2 Alpaca 13B项目提供了多种量化的GGUF格式模型文件,用于实现硬件高效支持下的模型推理。项目由UMD的Tianyi Lab创建,并由TheBloke量化,提供多种参数选项以满足不同的推理需求。该模型兼容llama.cpp等第三方UI和库,广泛支持GPU加速,并涵盖下载范围从最小到超大内存需求的GGUF模型,适合多种使用场景。
StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本,提升代码生成性能与存储效率
GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
此项目提供多种量化模型版本,旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本,以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化,适合空间与性能有特定需求的开发者。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架,支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间,stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA,并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline,是加速PyTorch推理的有效工具。
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