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bitsandbytes

高效CUDA优化库 支持多位量化和矩阵运算

bitsandbytesCUDA量化优化器硬件后端Github开源项目

bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。

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介绍相关项目
CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择，多平台优化性能
CodeQwen1.5-7BGithubHugging FaceHuggingface内存需求开源项目模型模型质量量化
通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成，CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项，适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式，平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户，并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出，但与Vulcan不兼容，适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。
gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目，通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境，支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署，为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
torchquad - 基于GPU加速的开源数值积分框架
GPUGithubPyTorchtorchquad开源项目数值积分机器学习
torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。
betty - 简化广义元学习和多层优化的自动微分库
BettyGithubPyTorch元学习多层优化开源项目自动微分库
Betty是一个基于PyTorch的自动微分库，专注于简化广义元学习和多层优化的实现。它通过Problem类和Engine类提供模块化接口，支持元学习、超参数优化等大规模应用。Betty集成了多种梯度近似方法和分布式训练功能，为复杂GML/MLO程序的开发提供了灵活高效的解决方案。
pennylane - 跨平台量子计算与机器学习Python库
GithubPennyLane开源项目自动微分量子化学量子机器学习量子计算
PennyLane是一个跨平台的Python库，专注于量子计算、量子机器学习和量子化学。集成了PyTorch、TensorFlow、JAX和NumPy等流行框架，支持量子硬件上的机器学习。支持即时代码编译和多种量子后端，提供自动微分功能，并包括量子模拟器和优化工具，便于快速原型设计。
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。
molmo-7B-D-bnb-4bit - 量化技术优化，模型尺寸有效缩减
GithubHuggingfacetransformers基准测试开源项目机器学习模型模型深度学习量化
采用4bit量化技术的Molmo-7B-D模型，从30GB压缩至7GB，运行需求缩减至约12GB VRAM。项目致力于在保持低资源消耗的基础上提升模型性能。进一步的信息及示例代码可在GitHub和Hugging Face上获取，性能指标及基准测试结果预定于下周发布。
ppl.llm.kernel.cuda - 优化大语言模型计算的CUDA内核库
AI计算CUDAGPU加速GithubPPL LLM开源项目深度学习
ppl.llm.kernel.cuda是PPL.LLM系统的核心组件，为大语言模型提供CUDA内核实现。该项目针对Ampere和Hopper架构优化，支持x86_64和arm64平台。它提供简单的构建流程，包含NCCL和JIT编译选项，便于性能调优。作为开源项目，ppl.llm.kernel.cuda旨在提高大规模语言模型的计算效率，为AI开发提供底层支持。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式，保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理，满足多样硬件需求，提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合，提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况，用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants，尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细，便于用户节省存储空间并优化性能，支持多种GPU平台，适合专业用户高效部署。
numba - Python数值计算的开源JIT编译器
GithubNumbaPython优化开源项目数值计算编译器
Numba是一个开源的Python JIT优化编译器，专注于数值计算。它将Python语法转换为机器代码，支持编译大部分数值计算相关的Python代码，包括多数NumPy函数。Numba具备循环自动并行化、GPU加速和ufuncs创建等功能，能够显著提升Python数值计算的性能。适用于科学计算、金融建模、机器学习等高性能计算场景。
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