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llm-compressor

开源大型语言模型压缩优化库

llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集,支持权重和激活量化,并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式,确保与vllm兼容,同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法,包括激活量化、混合精度和稀疏化技术,为模型优化提供灵活多样的选择。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
Llama-2-13B-chat-GGUF - Llama 2聊天模型的量化压缩版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化
Llama 2 13B聊天模型的GGUF格式优化版本,采用2-bit到8-bit不等的量化方案,实现模型体积的大幅压缩。支持CPU和GPU环境下的高效推理,适配主流框架如llama.cpp、text-generation-webui等。通过不同量化级别的选择,可在推理性能与资源占用间实现灵活平衡。
Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究,包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类,全面梳理了该领域的最新进展,为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
compression - 帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型的一套数据压缩工具
GithubTensorFlow Compression开源项目数据压缩机器学习模型
TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具,帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示,减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起,该库进入维护模式,适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。
llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能
GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估
LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后,参数位数从16位降至8位,减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中,量化模型平均得分68.69,与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署,适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架,通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练,提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能,适用于教育和实际应用。此外,llm.c支持多种硬件平台,并有多个编程语言的移植版本。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
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。
LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具
GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝
LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型,在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练,此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM,自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模,优化资源使用。
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