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T-MAC

优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

T-MAC是一个创新的内核库,采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法,无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型,包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升,例如在Surface Laptop 7上,单核处理速度可达20 tokens/s,四核可达48 tokens/s,比llama.cpp快4~5倍。

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。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
matmulfreellm - 高效的无矩阵乘法语言模型,完全兼容Transformers库
GithubMatMul-Free LMTransformer++开源项目深度学习矩阵乘法语言模型
MatMul-Free LM是一种无需矩阵乘法操作的高效语言模型架构,兼容🤗 Transformers库,支持370M至2.7B参数的模型。该模型使用高效的三值权重,在计算效率和性能提升方面表现优异。安装需求包括PyTorch、Triton和einops。用户可以轻松初始化模型,并使用预训练模型进行文本生成,适用于各种高效语言建模应用场景。
gpu_poor - LLM运行所需GPU内存及每秒处理Token数计算工具
GPU memoryLLM
该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数,并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架,适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 高性能微软小型语言模型的量化方案
ARM芯片GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct开源项目模型模型权重量化
该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1195k-token-2.5T - TinyLlama项目中的1.1B模型实现高效计算
GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
TinyLlama通过创新方法,在2.5万亿tokens数据集上实现预训练,紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率,适用于多种开源项目。
MythoMax-L2-13B-GPTQ - 多样化GPTQ参数选择,满足多种硬件配置需求
GPTQGithubHuggingfaceMythoMax L2 13BTheBloke开源项目模型角色扮演量化模型
MythoMax L2 13B提供多种GPTQ量化配置,适用于多种硬件环境,提升模型性能。用户可选择不同分支进行下载,包括4-bit和8-bit版本,支持VRAM高效利用和精确推理。该项目兼容多种平台如ExLlama、AutoGPTQ和Huggingface的Text Generation Inference,为AI开发者提供灵活的工具和高效的解决方案。
LLamaSharp - 跨平台本地运行LLaMA和LLaVA模型的高效库
GithubLLaMALLaVALLamaSharpsemantic-kernel大模型开源项目
LLamaSharp是一个基于llama.cpp的跨平台库,支持在本地设备上高效运行LLaMA和LLaVA等大语言模型。该库提供高级API和RAG支持,便于在应用中部署大型语言模型。LLamaSharp兼容多种后端,支持CPU和GPU推理,适用于Windows、Linux和Mac平台。通过集成semantic-kernel和kernel-memory等库,LLamaSharp简化了应用开发,并提供多个示例和教程帮助用户快速上手。
Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术
GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理
Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据,创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型,实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调,创建了丰富的多模态指令数据集,涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略,展示出强大的多模态处理能力,有效提升了跨模态数据的解析和理解。
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