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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。

tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库,支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分,提供从基础数学算法到高级定价模型的功能,包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展,并提供独立可运行的示例,便于用户学习和应用。
mathstral-7B-v0.1-GGUF - Mathstral 7B的量化版本,提升数学与科学计算效率
GithubHuggingfaceMathstral 7B开源项目数学模型科学量化
Mathstral 7B的量化版本提升了数学和科学任务的效率,基于Mistral 7B开发。通过多种量化方法降低内存需求,并且提供从Q2到Q8的量化等级选择,适应不同需求。SanctumAI负责此版本的量化,提供灵活的计算资源配置供开发者选择部署。更多详情请查看官方博客或加入社区讨论。
gemma-2-27b-it - Google开源的27B参数大语言模型 支持多种文本生成应用
GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理
Gemma-2-27b-it是Google基于Gemini技术开发的开源大语言模型。这款轻量级英文文本生成模型拥有27亿参数,支持问答、摘要和推理等多项任务。采用解码器架构的Gemma可部署于笔记本电脑或个人云等资源受限环境。该项目同时提供预训练和指令微调两种版本权重,为AI开发和研究提供灵活选择。
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型
GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式,提高了模型效率。项目采用K量子化技术,并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化,适合需要高效日语语言模型的应用场景。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF - 多规格IQ量化文件优化AI模型表现
Gemma2-9B-DaybreakGithubHugging FaceHuggingface使用方法开源项目模型模型文件量化
本项目提供多种规格的量化文件,供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并,并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格,其中部分文件在优化速度的同时,保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,确保了高质量imatrix量化文件的生产。
gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目模型模型评估训练数据
Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
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