FBGEMM

针对服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库

FBGEMM 矩阵乘法低精度计算 PyTorch 服务器推理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南

GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型

本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本，使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M，文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议，并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。

gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法

ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化

该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现，能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式，如Q5_K_M和IQ3_M等，以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli，用户可以轻松下载特定量化模型，并实现高效推理。建议在LM Studio中运行，并分享使用体验，以帮助优化模型质量和性能。

gemma-2-2b-bnb-4bit - Gemma模型4bit量化实现提速降耗的AI推理优化

GemmaGithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目机器学习模型模型微调

该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化，通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升，同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持，可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

gemma-2-9b-it - 优化模型微调，降低内存使用，提升处理性能

GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型

采用Unsloth技术，通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者，便于用户添加数据集和运行，获得性能提升至2倍的微调模型，支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face，并减少内存使用达63%。

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽

GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化

本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本，支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式，取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容，如llama.cpp和LM Studio等，这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式，并支持GPU加速，实现了高效灵活的本地模型应用。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。

ggml - C语言开发的机器学习张量库支持多种AI模型推理

GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化

ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。

gemma - Google DeepMind开源的Gemma大语言模型

GemmaGithubGoogle DeepMindJAX大语言模型开源权重开源项目

Gemma是Google DeepMind推出的开源大语言模型系列，基于Gemini技术开发。项目提供Flax和JAX框架的推理实现和示例，支持CPU、GPU和TPU等多种硬件平台。包括模型权重下载、入门指南、示例代码和教程，便于开发者学习和应用。Gemma共有2B和7B两种参数规模的模型可供选择。

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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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