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优化PyTorch工作流，实现高性能和内存占用减少

torchaoPyTorch模型量化推理训练Github开源项目

torchao是一个用于PyTorch工作流的高性能库，能够创建并集成自定义数据类型和优化技术，实现推理速度提升至2倍，显存减少65%。无需大幅修改代码，保持准确度。支持量化、稀疏化及浮点数优化，适用于HuggingFace等模型。用户可以轻松优化模型，提高计算效率。支持int8、int4和float8等多种数据类型，兼容torch.compile()和FSDP。

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介绍相关项目
optimum-quanto - PyTorch模型量化框架 提升性能和效率
GithubOptimum QuantoPyTorch开源项目机器学习模型优化量化
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。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
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。
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。
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。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术，可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右，同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构，并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案，为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习
PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。
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。
torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发
GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练
torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。
attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集，提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
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