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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

QKerasKeras量化深度学习TensorFlowGithub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
keras - 多后端支持的深度学习框架，兼容JAX、TensorFlow和PyTorch
GithubJAXKeras 3PyTorchTensorFlow开源项目深度学习框架
Keras 3 提供高效的模型开发，支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端（如JAX），性能提升高达350%。无缝扩展，从本地到大规模集群，适合企业和初创团队。安装简单，支持GPU，兼容tf.keras代码，避免框架锁定。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用
ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化
项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化，提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器，涵盖高至极低质量的量化文件，适用于不同RAM和VRAM需求，并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法，有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现，灵活快捷。
tensorcircuit - 新一代量子软件框架 支持多种先进功能
GithubTensorCircuit即时编译开源项目硬件加速自动微分量子软件框架
TensorCircuit是新一代量子软件框架,基于现代机器学习框架构建。它支持自动微分、即时编译、硬件加速等多项先进功能,可高效模拟量子-经典混合算法。该框架还能访问实际量子硬件,提供多种计算资源的混合部署方案,为量子计算研究和应用提供强大灵活的工具。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
ai_quant_trade - AI量化交易平台，支持策略学习与实盘操作
Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手
此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务，涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略，配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者，支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化
KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具，可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间，并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好，便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+，并提供详细的开发者指南和API参考文档。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
GithubKerasPython包TensorFlowvisualkeras开源项目神经网络可视化
visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
AutoQuant - 开源自动化机器学习工具包
AutoCatBoostRegressionGithub回归模型开源项目机器学习模型评估自动化建模
AutoQuant是一个开源的自动化机器学习工具包,旨在提升模型开发和运营效率。它集成了CatBoost、LightGBM、XGBoost和H2O等先进算法,支持GPU和CPU计算。该工具包涵盖了特征工程、模型训练、评估和部署等机器学习全流程。AutoQuant在多个行业应用中表现出色,为数据科学家提供了一个高效的机器学习开发平台。
Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述
GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化
介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。
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