quantulum3

智能提取文本中的数量和单位

quantulum3 Python库数量提取单位解析自然语言处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具

8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化

HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具，支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型，并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容，同时支持PEFT训练和Pytorch编译，提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。

Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B-i1-GGUF - Llama-3.1的矩阵量化技术优化模型性能

GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-lorablated-70BQuants使用方法开源项目模型量化

该项目提供了一系列用于Llama-3.1-Nemotron模型的加权和矩阵量化文件，旨在优化模型的性能和运行效率。这些文件在缩小模型尺寸的同时保持了质量，适用于多种场景。用户可依据需求选择适合的量化级别，具体使用说明请参阅指南。项目的成功得益于各方支持和资源，推动了更多高质量量化文件的开发，助力广泛的研究和应用。

awesome-quantum-computing - 全面收录量子计算学习与开发资源

Github学习资源开发工具开源项目量子算法量子编程量子计算

本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。

awesome-quantum-machine-learning - 探索量子机器学习的深度应用与前沿技术

awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源，包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合，介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用，推动技术实际应用。

⟨Quantum|Copilot⟩ - 全面的量子计算辅助平台集成研究编程和应用功能

AI工具OpenQASM量子模拟量子电路量子编程量子计算

⟨Quantum|Copilot⟩是一个综合性量子计算辅助平台，集成了问答、文献检索、代码生成、电路模拟和硬件执行等多项功能。平台支持多种量子编程语言和库，提供Web和云端量子模拟器，并允许API访问，为量子计算研究、量子编程和量子算法开发提供全方位支持。作为一个强大的辅助工具，该平台适用于量子计算领域的专业人士和爱好者，促进量子技术的学习、开发和创新，助力探索各类量子硬件应用。

paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具

GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目

PaperQA是一款轻量级工具，专为从PDF和文本文件中进行问答设计，通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings，支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择，并生成最终答案。PaperQA支持异步操作，兼容多种LLM，并提供多种自定义和扩展选项，如本地向量存储和Zotero数据库集成，是科研人员高效处理文档问答的理想选择。

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成

GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化，以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案，如Q6_K_L和Q5_K_L，适应不同内存条件，特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件，并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南，帮助选择合适的量化版本。

Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF - 静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用

GithubHermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredHugging FaceHuggingfacetransformers工作站开源项目模型量化

Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型，包括更优的IQ-quants，适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序，推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。

Tinq.ai - 多功能NLP工具包，助力开发者轻松实现文本分析

AI工具AI应用API开发者工具文本分析自然语言处理

Tinq.ai为开发者提供全栈文本分析和自然语言处理API解决方案。支持情感分析、命名实体识别、文本分类等多种NLP任务，通过RESTful API轻松集成。已获6000多名开发者信赖，适用于各种规模项目，提供灵活定价。Tinq.ai致力于简化文本分析实现过程，助力开发者快速应用NLP技术，打造智能化应用。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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