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基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化工具，支持转换为Caffe和ONNX格式

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能，支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护，它仍然提供了详细的使用示例和说明，适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

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介绍相关项目

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。

Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型，提升推理效率

GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化

此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件，旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代，GGUF与多种第三方UI和库兼容，支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求，适合多种场景需求。通过详细的下载指导，用户能快速找到适合的模型文件，并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。

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。

fvcore - FAIR开发的轻量级计算机视觉库提供核心共享功能

FAIRGithubPyTorchfvcore开源项目深度学习计算机视觉

fvcore是FAIR开发的轻量级计算机视觉库，为多个框架提供核心共享功能。它包含常用PyTorch组件、FLOP计数工具、参数计数、BatchNorm统计重计算和超参数调度器等特性。该库支持Detectron2、PySlowFast和ClassyVision等项目，所有组件经过严格测试，兼容Python 3.6+和PyTorch环境。

NVLM-D-72B-nf4 - 多模态模型NF4量化与性能优化研究

GPU内存GithubHuggingfaceNVLM-D-72B图像文本生成开源项目模型模型转换量化

NVLM-D-72B模型NF4量化转换项目利用BitsAndBytes技术实现双重量化，旨在优化性能。目前纯文本处理表现出色，但图像处理功能仍需完善。项目优化了modeling_intern_vit.py文件，提高了量化模块兼容性。模型运行需48GB以上显存，遵循CC BY-NC 4.0许可。该项目为探索大型多模态模型量化提供了宝贵经验。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

rocket-3B-llamafile - 提供多操作系统兼容的高效量化模型文件格式

DPOGithubHuggingfaceRocket 3Bllamafile开源项目模型模型兼容性量化

项目提供了Rocket 3B模型的llamafile格式文件，支持在多平台上进行高效的GPU和CPU推理。由Mozilla Ocho引入的llamafile格式结合Cosmopolitan Libc，能将LLM权重转化为适用于各大操作系统的llama.cpp二进制文件。项目提供多种量化选项，用户可以根据需求选择不同的llamafile进行加载与运行，并通过如llama-cpp-python、ctransformers等工具享受GPU加速的便利。

Paddle2ONNX - 将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式的开源工具

GithubONNXPaddle2ONNXPaddlePaddle开源项目推理引擎模型转换

Paddle2ONNX 是一个开源工具，用于将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式，使模型能够部署到多种ONNX支持的推理引擎如TensorRT、OpenVINO等。Paddle2ONNX不依赖其他组件，只需通过pip安装即可使用。它提供命令行接口和多种参数选项，支持模型优化与量化，适用于不同的部署需求。了解如何安装、使用及优化Paddle模型到ONNX格式，提升部署效率与性能。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架

Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能

Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息，请访问caffe2.ai。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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