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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。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

llm_distillation_playbook - 大语言模型蒸馏技巧与实践指南

GPT-4GithubLLM开源开源项目模型蒸馏评估标准

LLM Distillation Playbook项目提供了系统化的大语言模型蒸馏实践指南。该项目探讨了模型蒸馏的关键概念、评估标准和实用技巧，涵盖数据准备到模型部署的全流程。它为工程师和ML实践者提供见解，帮助在生产环境中将大型语言模型压缩为高效小型版本。该指南融合学术研究和实践经验，是开源LLM开发的参考资源。

awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全丰富的开源深度学习工具库

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

awesome-mlops - 机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践

AI在生产中GithubMLOps女性数据科学节开源项目机器学习操作特征存储

awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践，覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士，都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

STF - 窗口注意力机制推动图像压缩技术进步

CNN模型CompressAIGithubTransformer模型图像压缩开源项目深度学习

STF项目开发了基于窗口注意力的图像压缩方法，在CNN和Transformer架构上均实现突破。该技术在Kodak和CLIC数据集上表现出色，兼顾压缩性能和编解码效率。项目开源了预训练模型、训练评估脚本和OpenImages数据集训练指南，为图像压缩研究提供了全面资源。

SlimSAM-uniform-77 - 高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能

GithubHuggingfaceSlimSAM图像分割开源项目模型模型压缩深度学习计算机视觉

SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法，通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则，将模型参数减至原始SAM-H的0.9%，计算量减至0.8%，仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比，SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

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。

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