aimet

深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMET 模型量化模型压缩深度学习 PyTorch Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Phi-3.1-mini-128k-instruct-GGUF - 量化指导优化内存资源使用

GithubHuggingfacePhi-3-mini-128k-instruct下载文件开源项目模型模型选择量化高质量

项目利用llama.cpp和imatrix技术对模型进行量化，提供适合不同内存需求的文件。用户可通过huggingface-cli根据硬件选择量化格式，实现速度与质量平衡。同时，项目提供特性图表以指引用户选择‘I-quant’或‘K-quant’方法，满足不同硬件环境性能要求。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能

GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化

该开源项目利用llama.cpp进行模型量化，适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务，提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K，适应不同内存要求，同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好，用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式，通过huggingface-cli便捷获取所需文件。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

Qwen2.5-32B-AGI-GGUF - Qwen2.5-32B-AGI模型量化与性能优化概述

GithubHuggingfaceQwen2.5-32B-AGI开源项目文本生成权重模型模型优化量化

介绍Qwen2.5-32B-AGI在Llamacpp中的量化模型，强调文本生成性能的提升。多种量化格式（如Q8_0，Q6_K_L）满足不同需求，结合embed/output量化，适应低RAM环境。提供模型选择、下载与运行指南，含基于ARM芯片的性能优化方法。

Embedded-Neural-Network - 深度神经网络压缩与加速技术综述

Github剪枝开源项目模型量化硬件加速器神经网络压缩稀疏化

Embedded-Neural-Network项目汇集了减小深度神经网络模型大小和加速ASIC/FPGA应用的前沿研究。内容涵盖网络压缩、硬件加速等领域,包括参数共享、知识蒸馏、定点训练、稀疏正则化和剪枝等技术。项目还整理了相关教程和重要会议论文。

KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法

GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断

KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。

AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包

AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型

AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。

Midnight-Miqu-70B-v1.5-i1-GGUF - Midnight-Miqu-70B-v1.5量化模型：优化AI实施的多样化策略

GithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70B-v1.5变压器库合并工具开源项目模型模型使用量化

此项目提供Midnight-Miqu-70B-v1.5的多种GGUF量化文件，采用权重和imatrix量化，支持多种规格和类型如IQ1至IQ4及Q5、Q6，适应速度、质量和空间需求的平衡。用户可参考TheBloke的README获取操作指南，适合寻求优化AI模型效率的开发者，助力高效机器学习模型部署。

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