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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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pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。
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。
c4ai-command-r-08-2024-GGUF - c4ai-command-r-08-2024模型的量化方法解析
CohereGithubHugging FaceHuggingfaceLlamacpp开源项目模型模型下载量化
该项目利用llama.cpp工具对c4ai-command-r-08-2024模型进行量化，提供多种文件选择以满足不同计算需求。用户可参考下载和使用指南，根据GPU和RAM容量选择合适的量化格式，以优化性能。项目还提供性能图表和I-quant与K-quant选择建议，旨在帮助用户进行有效配置。这些量化文件适合在LM Studio中运行，强调高效推理和广泛适用性。
aya-expanse-8b-GGUF - 提供多语言支持的文本生成模型量化解决方案
ARMCohereForAI/aya-expanse-8bGithubHuggingfacehuggingface-cli开源项目模型量化非商业使用
这个开源项目通过llama.cpp工具量化，支持多语言的文本生成，包含中文、英文、法文等。项目特别推荐Q6_K_L和Q5_K_L模型版本，适合低内存环境下使用并可在LM Studio中运行。项目遵循CC BY-NC 4.0许可协议，仅限非商业用途。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B，显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互，可处理128K tokens长文本，具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发，通过量化技术实现高效部署，适用于大规模AI应用场景。
quantulum3 - 智能提取文本中的数量和单位
GithubPython库quantulum3单位解析开源项目数量提取自然语言处理
quantulum3是一个强大的Python库,专门用于从非结构化文本中智能提取数量、测量值及其单位。该库利用GloVe向量表示和维基百科页面进行单位消歧,支持290多个单位和75个实体,能够解析拼写数字、范围和不确定性。quantulum3还提供实体、单位和数量的导出导入功能,支持自定义单位和实体,具备多语言支持,并可通过训练分类器优化消歧效果。
llama-3-cat-8b-instruct-v1-GGUF - 文本生成模型的量化选择
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目文件下载模型模型性能质量选择量化
此项目通过llama.cpp进行模型量化，以满足多样化的硬件限制需求。量化文件选择从Q8_0到IQ1_S不等，推荐使用Q6_K和Q5_K_M文件。使用huggingface-cli可方便下载所需文件。I-quant和K-quant适应不同硬件，特别在低于Q4时，I-quant表现出色。支持CPU和Apple Metal，需注意性能平衡。
Phi-3.1-mini-4k-instruct-GGUF - Phi-3.1-mini-4k-instruct量化技术在文本生成中的应用
GithubHuggingfaceNLPPhi-3.1-mini-4k-instruct开源项目数据集文件下载模型量化
该项目通过llama.cpp进行模型量化，提供多种量化文件选项，涵盖从高质量到适合低内存设备的多种场景。项目详细介绍了如何选择量化文件，并提供了在不同硬件环境下的最佳实践，对于有技术需求的用户，项目提供了功能特性对比分析，帮助理解量化与优化策略。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct-GGUF - 针对性能和空间优化的Qwen2.5数学模型GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct大语言模型开源项目模型模型压缩量化
Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的GGUF量化版本集合，文件大小从2.78GB到15GB不等。采用K-quant和I-quant量化技术，适配主流GPU平台。Q6_K和Q5_K系列在模型性能和资源占用上取得较好平衡，可通过LM Studio实现便捷部署。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型，具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能，并可进行长文本处理和JSON格式输出。
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