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Efficient-Computing

华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合

高效计算模型压缩神经网络深度学习Huawei Noah's Ark LabGithub开源项目

Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目，涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。

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介绍相关项目
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
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llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
hal-9100 - 开发无需互联网连接的高效AI助手，专注隐私保护与速度提升
AI助手GithubHAL-9100OpenAI SDK开源项目生产环境私有部署
HAL-9100使用OpenAI SDK构建无需联网的AI助手，适用于生产环境。项目提供100%隐私保护，成本降低75%，速度提升23倍，支持多种文件格式和外部API请求。适合数据敏感领域如医疗、物联网和军事，专注于Software 3.0，通过最少硬编码提升灵活性，支持多种开源大型语言模型。了解更多关于代码解释器、知识检索和函数调用功能，快速开始构建定制AI解决方案。
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
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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。
hbox - 高效的AI和大数据调度平台，支持多种深度学习框架
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Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
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Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
neurips_llm_efficiency_challenge - NeurIPS单GPU大语言模型效率优化挑战赛
DockerfileGPUGithubHELMLLMNeurIPS开源项目
NeurIPS大语言模型效率挑战赛旨在优化单GPU上的模型运行效率。参赛者需提交Dockerfile实现HTTP服务器，通过HELM任务子集评估模型性能。大赛提供批准的模型和数据集列表，以及样例代码和评估指南。优胜者将在NeurIPS研讨会展示成果。比赛鼓励创新，助力大语言模型在有限资源下的应用。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法，优化模型的文本性能。提供多种量化文件，适配不同硬件配置，尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型，实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理，可在LM Studio中运行，为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率
DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目
该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。
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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