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quantulum3

智能提取文本中的数量和单位

quantulum3是一个强大的Python库,专门用于从非结构化文本中智能提取数量、测量值及其单位。该库利用GloVe向量表示和维基百科页面进行单位消歧,支持290多个单位和75个实体,能够解析拼写数字、范围和不确定性。quantulum3还提供实体、单位和数量的导出导入功能,支持自定义单位和实体,具备多语言支持,并可通过训练分类器优化消歧效果。

AutoQuant - 开源自动化机器学习工具包
AutoCatBoostRegressionGithub回归模型开源项目机器学习模型评估自动化建模
AutoQuant是一个开源的自动化机器学习工具包,旨在提升模型开发和运营效率。它集成了CatBoost、LightGBM、XGBoost和H2O等先进算法,支持GPU和CPU计算。该工具包涵盖了特征工程、模型训练、评估和部署等机器学习全流程。AutoQuant在多个行业应用中表现出色,为数据科学家提供了一个高效的机器学习开发平台。
Halu-8B-Llama3-v0.35-GGUF - Halu-8B-Llama3-v0.35量化版本选择指南,助力性能优化
GithubHalu-8B-Llama3-v0.35Huggingfacehuggingface-clitransformers开源项目文本生成模型量化
项目Halu-8B-Llama3-v0.35提供多种量化版本,通过不同的量化类型优化模型性能,以适应各类RAM和VRAM的需求。可选择K-quants或I-quants,满足特定场景下的性能需求。高质量的I-quants适用于CPU和Apple Metal,性能优于传统K-quants但不兼容Vulcan,并附有详细的性能图表和量化指南,帮助选择适合的量化版本。
optimum-quanto - PyTorch模型量化框架 提升性能和效率
GithubOptimum QuantoPyTorch开源项目机器学习模型优化量化
Optimum Quanto是专为Optimum设计的PyTorch量化框架。它支持eager模式、多设备部署,自动插入量化/反量化存根和操作,实现从浮点到动态/静态量化模型的无缝转换。支持多种精度的权重和激活量化,有效提升模型性能和内存效率。该框架为Hugging Face和原生PyTorch模型提供简便的量化流程。
aya-23-8B-GGUF - 更精细的文本生成量化选项分析
GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型质心量化
项目使用最先进的llama.cpp imatrix量化技术,支持多语言文本生成。多种量化格式,例如Q8_0和紧凑型IQ系列,提供应用的灵活性。用户依据硬件选择文件,以优化性能。创新量化处理为多语言文本生成提供了更高效的实现路径。
Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w4a16 - Phi-3量化优化文本生成模型,支持多场景应用
GithubHuggingfaceOpenLLMPhi-3llmcompressor开源项目模型神经魔法量化
Phi-3中型量化模型专注于优化英语文本生成,适用于商业与研究领域。通过INT4权重量化,减少存储与内存消耗,提高了部署效率。支持GPTQ算法下的量化,并可在vLLM与Transformers框架中高效运行,于OpenLLM基准测试中展现优异表现,适合用于多种对话场景。
brevitas - 面向神经网络量化的PyTorch库
BrevitasGithubPyTorch开源项目神经网络量化训练后量化量化感知训练
Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库,支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本,如QuantConv和QuantLSTM等,允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1,跨平台支持,推荐GPU加速。作为研究项目,Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。
num2words - Python数字转文字多语言转换库
GithubPython库num2words多语言支持开源项目数字转换
num2words是一个Python库,可将数字转换为多种语言的文字表述。支持基数、序数、年份和货币等转换模式,覆盖50多种语言。提供命令行和代码调用方式,安装使用简便。该项目基于pynum2word开发,由Savoir-faire Linux维护。适用于需要将数字转换为文字的场景。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
qml - 量子机器学习与PennyLane的教程和演示资料
GithubPennyLanePython开源项目教程量子机器学习量子计算
本项目包含量子机器学习和其他量子计算主题的详细资料,并提供使用PennyLane进行可微编程的Python代码示例。内容包括完整的教程和操作指南,帮助深入理解量子计算。所有教程均可运行,并可下载为Jupyter笔记本和Python脚本,适合学习与研究。
Qbot - 自动化AI量化投资平台,一体化交易策略与数据处理
AI策略GithubQbot实盘交易开源项目热门自动化交易量化投研平台
Qbot,一个自动化的AI量化投资平台,集成了完整的交易生态系统,包括数据获取、策略开发、回测系统和实盘交易。专注于机器学习和强化学习技术,支持多种资产类别交易,提供高效的策略验证和实盘执行功能。Qbot平台支持包括股票、基金、期货及虚拟货币等多种交易对象,帮助用户高效实现从策略研究到交易执行的全流程自动化,适合需要进行量化投资研究和实盘操作的个人或机构使用。
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