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TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API,帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型,包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档,显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护,并遵循其行为准则,开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

Phi-3.1-mini-128k-instruct-GGUF - 量化指导优化内存资源使用
GithubHuggingfacePhi-3-mini-128k-instruct下载文件开源项目模型模型选择量化高质量
项目利用llama.cpp和imatrix技术对模型进行量化,提供适合不同内存需求的文件。用户可通过huggingface-cli根据硬件选择量化格式,实现速度与质量平衡。同时,项目提供特性图表以指引用户选择‘I-quant’或‘K-quant’方法,满足不同硬件环境性能要求。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架
GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护
Offsite-Tuning是一种迁移学习框架,允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器,保护模型所有者和数据所有者的隐私,同时提高计算效率。与传统全模型微调相比,Offsite-Tuning保持相当准确性,同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少,适用于大规模语言和视觉模型。
bge-large-en-v1.5-quant - 量化ONNX模型增强句子编码效率和性能
DeepSparseGithubHuggingfaceSparsify嵌入开源项目推理模型量化
该量化ONNX模型旨在利用DeepSparse加速bge-large-en-v1.5嵌入模型,提升句子编码效率。通过Sparsify实现的INT8量化和深度稀疏技术,在标准笔记本和AWS实例上分别实现了4.8倍和3.5倍的延迟性能改善。在多个数据集的测试中,该模型在分类和STS任务中展现出较高的编码效率。结合DeepSparse和ONNX技术栈,该模型适用于需要高效自然语言处理的应用场景。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
prompt-tuning - 简介提示微调技术的参数优化及其实践方法
FlaxGithubJaxPrompt TuningT5X开源项目模型配置
本指南客观介绍了基于T5X、Flaxformer和JAX的提示微调技术,涵盖完整流程,包括安装、训练和推理,并详细说明在TPU和TPU Pod上执行大规模模型微调的方法。提供了配置文件管理和提示参数初始化的详细步骤,适用于研究人员和开发者优化模型性能。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
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