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BitNetMCU

低比特量化神经网络在微控制器上的高精度实现

BitNetMCU项目致力于在低端微控制器上实现高精度的低比特量化神经网络。通过优化训练和推理过程,该项目在仅2KB RAM和16KB Flash的CH32V003等微控制器上,实现了16x16 MNIST数据集超过99%的测试准确率,无需使用乘法指令。项目提供基于PyTorch的训练流程和ANSI-C实现的推理引擎,便于在不同微控制器上应用。

larq - 用于极低精度神经网络的深度学习训练的开源库
Binarized Neural NetworksGithubLarqTensorFlow开源项目深度学习神经网络
Larq是一个开源深度学习库,专为训练极低精度的神经网络(如二值化神经网络)而设计。它基于tf.keras接口,支持量化层和量化器,有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq,用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外,该库还提供多个平台的优化推理引擎,特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。
Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit - 为大规模语言模型提供高效4位量化部署方案
AI模型压缩AWQGithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70Blmdeploy开源项目模型量化模型
Midnight-Miqu-70B-v1.5-4bit是一个经过lmdeploy工具优化的4位量化模型,旨在实现大规模语言模型的高效部署。该项目通过自动量化技术显著减小模型体积,同时保持性能稳定。这为在资源受限环境中部署强大语言模型提供了实用解决方案,可应用于多种自然语言处理任务。
brevitas - 面向神经网络量化的PyTorch库
BrevitasGithubPyTorch开源项目神经网络量化训练后量化量化感知训练
Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库,支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本,如QuantConv和QuantLSTM等,允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1,跨平台支持,推荐GPU加速。作为研究项目,Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。
OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库
GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能
OnnxStream专为优化内存使用而设计,支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上,实现图像生成和语言模型推理,而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件,OnnxStream显著降低内存消耗,提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。
corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库
CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉
CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库,支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例,有助于推动AI研究和应用的发展。
mistral-7b-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术
GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型
Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记,只需添加数据集并运行,便可生成更快的微调模型,支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用,提升模型微调效率。
bitnet_b1_58-xl - 概述BitNet b1.58模型的再现性和性能
BitNetGithubHuggingface开源开源项目数据集模型模型训练评估
BitNet b1.58模型使用RedPajama数据集进行训练,涵盖100B个令牌,重点研究超参数调节与两阶段学习率及权重衰减的优化。在不同参数下测评PPL和零样本准确率,揭示出因数据处理等随机因素导致的再现性细微差异。模型在Huggingface平台开源,配套评价方法简化效能验证。
qinglong_controlnet-lllite - 轻量级动漫图像控制模型集成多种处理功能
AI绘画ControlNet-LLLiteGithubHuggingface图像处理开源项目模型模型训练深度学习
ControlNet-LLLite是一套基于ControlNet架构的轻量级图像控制模型,针对动漫图像处理进行了优化。它支持动漫人物面部分割、线条提取、深度图生成和色彩重构等功能。项目提供多个预训练模型,如AnimeFaceSegment、Normal和T2i-Color,可与ComfyUI和SD-WebUI集成。这套工具适用于需要精确控制动漫图像生成和编辑的场景。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
micrograd - 轻量级自动梯度引擎实现神经网络核心训练
Githubmicrograd反向传播开源项目机器学习神经网络自动梯度
micrograd是一个轻量级自动梯度引擎,实现反向传播算法,为神经网络训练提供核心功能。项目基于karpathy/micrograd,并针对LLM101n模块进行了优化。包含自动梯度引擎、简单神经网络和训练循环,致力于提供直观的神经网络训练可视化。后续将开发交互式Web演示,支持实时数据点调整和网络响应观察。
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