qkeras

Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型

QKeras Keras 量化深度学习 TensorFlow Github 开源项目

QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。

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介绍相关项目

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF - 高性能量化版本适用于多种设备和场景

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-14B开源项目文本生成模型模型压缩量化

此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本，涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列，适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景，并提供选择指南和下载方法，方便用户根据设备性能选择合适版本。

keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集

GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉

keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库，兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件，支持跨框架迁移，并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率

GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型

quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。

ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包

GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型

ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装，帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据，支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能借助其简单的 API 和多种学习率策略，快速实现高效模型部署，支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。

AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架

AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化

AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架，通过实现激活感知权重量化算法，可将模型速度提升3倍，同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型，具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。

Qbot - 自动化AI量化投资平台，一体化交易策略与数据处理

AI策略GithubQbot实盘交易开源项目热门自动化交易量化投研平台

Qbot，一个自动化的AI量化投资平台，集成了完整的交易生态系统，包括数据获取、策略开发、回测系统和实盘交易。专注于机器学习和强化学习技术，支持多种资产类别交易，提供高效的策略验证和实盘执行功能。Qbot平台支持包括股票、基金、期货及虚拟货币等多种交易对象，帮助用户高效实现从策略研究到交易执行的全流程自动化，适合需要进行量化投资研究和实盘操作的个人或机构使用。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 针对不同硬件环境优化的大模型量化版本

GPU运算GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct人工智能模型开源项目模型模型推理模型量化

Qwen2.5-14B-Instruct模型的量化优化项目，通过F16到Q2_K等多种精度量化方案，将模型体积压缩至5.36GB-29.55GB范围。项目集成了ARM芯片优化版本和创新的I-quant量化技术，实现了模型性能、速度与硬件适配的平衡。量化版本涵盖了从高精度到轻量级的多个选项，方便在不同计算资源条件下部署使用。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

相关项目

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