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sparseml

神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型

SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。

deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时,通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库,DeepSparse支持模型剪枝和量化,在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型,包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外,DeepSparse现已支持高效的LLM推理,对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装,并提供多种API便于部署。
sparsify - 机器学习模型推理优化解决方案
GithubNeural MagicSparsify开源项目推理加速模型优化深度学习
Sparsify使用先进的剪枝、量化和蒸馏算法,在加速推理的同时保持模型精度。该工具由两部分组成:Sparsify Cloud,提供实验创建、管理和结果比较的在线平台;Sparsify CLI/API,作为Python包和GitHub库,支持本地实验运行与云端同步。当前版本正逐步转向大语言模型优化。
sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库
GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型
SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库,包含高度稀疏和稀疏量化模型,以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发,帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方,并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型,并提供全面的文档和社区支持。
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。
model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。
docs - Neural Magic深度学习模型CPU性能优化平台
CPU优化GithubNeural Magic开源软件开源项目模型性能深度学习
Neural Magic开源平台提供了一系列工具,包括SparseML、Sparsify、SparseZoo和DeepSparse,用于优化CPU上的深度学习模型性能。这套软件组件支持选择、构建和运行高效率模型,使开发者能在标准CPU硬件上实现接近GPU级别的AI推理速度。
sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩
GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型
SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具,可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法,并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性,为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。
onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具
Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析
ONNX-tool是一款强大的工具,支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型,提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化,以提升推理性能和存储效率。
nncf - Neural Network Compression Framework:高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法,用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理,保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型,并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合,支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
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