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FBGEMM

针对服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库

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。

gemma-2-baku-2b-it-gguf - 跨语言量化模型,支持多平台兼容应用
GithubHuggingfaceLM Studiogemma-2-baku-2b-it使用方法开源项目模型模型卡量子化
量子化后的gemma-2-baku-2b-it模型为日语和英语提供跨语言支持,增强处理效率。通过多种工具如llama.cpp、LM Studio(Windows和Mac支持)和LLMFarm(适用于iOS)进行应用。项目采用TFMC的数据集,专注于优化日语语言学习模型。访问有关npaka将LLM-jp-3转换为gguf的详细步骤,以提高应用效率和开发潜力。
gemma-2-27b - Google开源的轻量级高性能语言模型Gemma
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-2-27b是Google基于Gemini技术推出的开源语言模型,采用解码器架构设计。模型支持问答、摘要、推理等多种文本生成任务,能在笔记本电脑等资源受限环境运行。模型参数量为270亿,采用130亿token训练数据,在MMLU等多项基准测试中表现优异。该项目开源了预训练和指令微调两个版本,并提供完整的部署和使用文档。
gemma-cookbook - Google Gemma轻量级AI模型应用指南与实例
AI模型GemmaGithubGoogle开源开源项目机器学习
Google Gemma是一系列基于Gemini技术的轻量级开源AI模型。本项目收集了Gemma模型的综合指南和实例,涵盖基础应用、微调、部署及工具集成等方面。内容适合不同水平的开发者,为AI应用开发和优化提供参考资源。
bitsandbytes - 高效CUDA优化库 支持多位量化和矩阵运算
CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化
bitsandbytes是一个轻量级Python库,为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层,bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持,包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon,Windows平台的支持也在开发中。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
gemma-2-2b-it - Google开发的2B参数轻量级语言模型用于多种文本生成
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-2-2b-it是Google基于Gemini技术开发的轻量级开源语言模型。这个2B参数的指令微调模型适用于问答、摘要和推理等文本生成任务。模型体积小巧,可在资源受限环境部署,为开发者提供AI能力。采用英语训练并支持开放权重,有助于促进AI技术创新和应用。
gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
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-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架,具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台,兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器,大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节,致力于构建开放友好的AI社区。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
FlexGen - 单GPU高效运行大语言模型的生成引擎
FlexGenGPU内存优化Github大语言模型开源项目批处理高吞吐量
FlexGen通过高效的IO卸载、压缩和大批量处理,实现了在单GPU上高吞吐量运行大语言模型。该系统专为高吞吐量任务设计,如信息提取和数据处理,特别适合成本敏感的环境。虽然FlexGen在小批量任务上速度较慢,但在批量处理和低成本硬件上具有显著优势。
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