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effort

LLM模型计算量实时优化的开源实现

bucketMul算法LLM模型推理计算效率优化矩阵乘法权重加载Github开源项目

Effort是bucketMul算法的开源实现，支持实时调整LLM模型推理过程中的计算量。在Apple Silicon芯片上，50%effort可匹配常规矩阵乘法速度，25%effort则提供双倍速度，同时保持大部分输出质量。项目支持跳过加载次要权重，实现性能与质量的灵活平衡。Effort Engine提供预编译二进制文件，源代码基于Swift和Metal开发。

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介绍相关项目
gpu_poor - LLM运行所需GPU内存及每秒处理Token数计算工具
GPU memoryLLM
该工具计算GPU/CPU运行任意LLM所需的内存和每秒处理的Token数，并提供详细的训练和推理内存分配。支持多种量化及推理框架，适用于评估GPU运行特定LLM的能力、调整量化方式及优化GPU内存使用。
Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调
该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。
FBGEMM - 针对服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库
FBGEMMGithubPyTorch低精度计算开源项目服务器推理矩阵乘法
FBGEMM是一个专注于服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库。它提供小批量的高效低精度矩阵乘法，支持行级量化等技术以最小化精度损失，并通过操作融合解决低精度计算的挑战。作为PyTorch在x86平台上量化算子的后端，FBGEMM为深度学习推理提供了关键支持。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调
Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度，同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”，即可获得优化后的模型，支持导出到GGUF、vLLM，或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率，并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛，非常适合初学者使用，即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统
C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化
llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。
gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目，通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境，支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署，为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具
GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署
MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现
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