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PyTorch模型量化框架 提升性能和效率

Optimum Quanto量化PyTorch机器学习模型优化Github开源项目

Optimum Quanto是专为Optimum设计的PyTorch量化框架。它支持eager模式、多设备部署，自动插入量化/反量化存根和操作，实现从浮点到动态/静态量化模型的无缝转换。支持多种精度的权重和激活量化，有效提升模型性能和内存效率。该框架为Hugging Face和原生PyTorch模型提供简便的量化流程。

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介绍相关项目
optimum-intel - Transformers和Diffusers库与Intel提供的不同工具和库之间的接口，用于加速 Intel 架构上的端到端管道
GithubIntel Extension for PyTorchNNCFNeural CompressorOpenVINOOptimum Intel开源项目
Optimum Intel接口将Hugging Face的Transformers和Diffusers库与Intel的工具相结合，优化PyTorch模型性能。支持Intel Neural Compressor的量化和剪枝技术，OpenVINO的高性能推理以及Intel Extension for PyTorch的操作融合和图优化。Optimum Intel提供简单直观的接口和丰富示例，便于在Intel硬件上部署高效模型。
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。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具
AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习
AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算，它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性，用户可自定义量化过程，并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能，并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架，实现高效的神经网络量化部署。
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。
KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法
GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断
KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。
awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源
Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目
此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码，为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试，以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新，并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。
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
GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化
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。
tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库，支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分，提供从基础数学算法到高级定价模型的功能，包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展，并提供独立可运行的示例，便于用户学习和应用。
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