bitsandbytes

高效CUDA优化库支持多位量化和矩阵运算

bitsandbytes CUDA 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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

hidet - 用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务

CUDAGithubHidetONNXPyTorch开源项目深度学习编译器

Hidet是一个用Python编写的开源深度学习编译器，主要优化NVIDIA GPU上的推理任务。它能将PyTorch和ONNX模型编译成高效的CUDA内核，通过图级和算子级优化提升性能。Hidet易于集成，支持通过torch.compile优化PyTorch模型，为开发者提供了便捷的深度学习性能优化方案。

xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架

GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习

Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。

neuraloperator - 用于在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库

Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目

neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习，包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射，并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南，并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。

Finance-Python - Python金融计算库支持量化交易与分析

GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算

Finance-Python是一个开源的金融计算库，使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具，包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成，并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能，适用于金融分析和量化交易研究。

bytes - Rust生态系统中用于字节操作的实用工具库

BytesGithubRust工具序列化库开源项目

bytes是Rust生态系统中一个用于处理字节数据的实用工具库。它提供Bytes、BytesMut、Buf和BufMut等核心功能，实现高效的字节操作。该库具有可选的serde序列化支持，并配有详细文档。采用MIT许可证的bytes库欢迎社区贡献，为Rust开发者提供了实用的字节处理工具。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

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。

qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型

GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化

QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。

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。

Py-Boost - Python实现的GPU加速梯度提升决策树库

GPU加速GithubONNX兼容Python库多输出训练开源项目梯度提升

Py-Boost是一个Python实现的GPU加速梯度提升决策树库。该项目提供简洁接口，支持GPU训练和推理，易于定制。特色功能包括SketchBoost算法高效处理多输出任务，以及ONNX格式支持。Py-Boost为研究和开发人员提供了探索梯度提升方法的灵活工具，同时保持了较高的运行效率。

相关项目

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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