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模型压缩技术入门教程与实践指南

模型压缩深度学习 Datawhale 教程实践 Github 开源项目

这个开源项目提供了一个全面的模型压缩技术入门教程，涵盖剪枝、量化和知识蒸馏等方法。通过结合理论讲解和实践代码，该项目旨在降低学习门槛，帮助初学者和研究人员掌握如何有效压缩深度学习模型，以满足实际应用需求。

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。

model_optimization - 开源神经网络模型压缩与优化工具集

GithubMCTModel Compression Toolkit开源项目模型压缩神经网络优化量化

Model Compression Toolkit (MCT)是一个专注于神经网络模型优化的开源项目,旨在满足高效硬件约束下的部署需求。MCT提供多种量化方法,包括训练后量化和基于梯度的训练后量化,同时支持数据生成和结构化剪枝等功能。此工具集还具备针对特定目标平台的优化能力,为研究人员和开发者提供了全面的模型压缩解决方案。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

Awesome-Quantization-Papers - 深度学习模型量化研究论文综合列表

GithubTransformer低比特量化开源项目模型量化深度学习神经网络

Awesome-Quantization-Papers是一个全面的深度学习模型量化研究论文列表,涵盖AI会议、期刊和arXiv上的最新成果。项目根据模型结构和应用场景进行分类,重点关注Transformer和CNN在视觉、语言处理等领域的量化方法。通过定期更新,为研究人员提供模型量化领域的最新进展。

awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述

GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优

本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文，包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源，帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。

awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南

AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨

飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架

GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练

TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。

PaddleSlim - 深度学习模型压缩工具库PaddleSlim：低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和结构搜索

GithubPaddleSlim剪枝开源项目模型压缩深度学习量化

PaddleSlim是一个深度学习模型压缩的工具库，提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等策略。支持自动化压缩，量化预测能加速2.5倍，模型体积减少3.9倍。提供YOLOv8自动化压缩示例，并优化了在Nvidia GPU和ARM设备上的性能。适用于视觉和自然语言处理任务。支持PaddlePaddle和PaddleLite多个版本，适合有模型压缩需求的开发者使用。

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。

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。

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