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基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化工具，支持转换为Caffe和ONNX格式

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能，支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护，它仍然提供了详细的使用示例和说明，适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

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介绍相关项目

tf2jax - 实验性TensorFlow到JAX函数转换库

GithubJAXTF2JAXTensorFlow函数转换开源项目机器学习

tf2jax是一个实验性库，用于将TensorFlow函数和计算图转换为JAX函数。它支持SavedModel和TensorFlow Hub格式，使现有TensorFlow模型能够在JAX环境中重用。该库提供透明的转换过程，便于调试和分析。tf2jax支持自定义梯度和随机性处理，并提供灵活的配置选项。尽管存在一些限制，tf2jax为JAX用户提供了一种集成TensorFlow功能的有效方法。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求

GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化

本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术，包括K-quants和I-quants两种量化方案，并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能，适用于多种部署场景。

pytorch-doc-zh - PyTorch深度学习库中文文档与教程，支持GPU和CPU优化

GPUGithubPyTorchtensor库中文文档开源项目深度学习

CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库，提供多种性能优化方案

CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型

CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库，通过权重量化、层融合、批次重排序等技术，显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型，包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型，兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。

sapianf-nude-men-women-for-flux-v20fp16-fp8-flux - FLUX模型的FP8实验性转换版本用于生成真实感图像

AI模型FluxGithubHuggingface实验性转换开源项目文本生成图像模型浮点数压缩

这是一个基于FLUX模型的FP8实验性转换项目，旨在生成高度逼真的图像。该项目使用自制脚本将原始FLUX模型转换为FP8格式，为开发者提供了测试FP8模型性能的机会。尽管目前不支持无服务器推理API，但这个转换模型在生成高质量、照片级真实图像方面具有潜力。该项目对于研究FP8格式在图像生成中的应用具有重要意义。

Midnight-Miqu-70B-v1.5-i1-GGUF - Midnight-Miqu-70B-v1.5量化模型：优化AI实施的多样化策略

GithubHuggingfaceMidnight-Miqu-70B-v1.5变压器库合并工具开源项目模型模型使用量化

此项目提供Midnight-Miqu-70B-v1.5的多种GGUF量化文件，采用权重和imatrix量化，支持多种规格和类型如IQ1至IQ4及Q5、Q6，适应速度、质量和空间需求的平衡。用户可参考TheBloke的README获取操作指南，适合寻求优化AI模型效率的开发者，助力高效机器学习模型部署。

onnx-modifier - 高效可视化编辑ONNX模型，自动处理减少重复工作

APIGithubONNX模型onnx-modifier可视化开源项目编辑工具

基于Netron和Flask的工具，提供完全可视化的ONNX模型编辑界面，通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作，有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动，适用于各种开发环境。

bge-reranker-base - 增强Transformers.js与ONNX的兼容性，以助力Web模型快速部署

GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebMLbase_model开源项目模型模型转换

此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js，支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式，以满足网页应用需求。本页面提供指南，协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目，获取详细优化支持与结构建议。

TorchSSL - 优化半监督学习效率与效果的工具箱

FlexMatchGithubPyTorchSemi-supervised learningTorchSSLUSB开源项目

TorchSSL项目已停止维护，建议参考其升级版USB，USB在训练时间上比TorchSSL提高87.5%，并且效果更出色。TorchSSL是一个基于PyTorch的半监督学习工具箱，支持9种流行算法和5个数据集，致力于实现公平的算法比较和研发。该工具箱新增了FreeMatch和SoftMatch算法，适合半监督学习研究人员使用，提供详细的实验日志和模型权重下载。

OpenFLUX.1 - 可定制的高速图像生成开源模型

AI绘图GithubHuggingfaceOpenFLUX.1图像生成开源开源项目模型模型微调

OpenFLUX.1是FLUX.1-schnell模型的改进版本，移除了蒸馏限制，支持进一步微调。该模型采用经典CFG方法，可在1-4步内生成高质量图像，为开发者提供了灵活的图像生成解决方案。OpenFLUX.1使用Apache 2.0许可，目前处于beta 0.1.0阶段，正在持续优化中。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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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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