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TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

TensorFlow Model Optimization Toolkit机器学习模型量化剪枝KerasGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源
Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目
此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码，为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试，以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新，并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。
Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目，涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能
AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络
AutoFP8是一个开源FP8量化库，用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例，支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式，与vLLM无缝集成，提高大语言模型推理效率，同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。
sparsify - 机器学习模型推理优化解决方案
GithubNeural MagicSparsify开源项目推理加速模型优化深度学习
Sparsify使用先进的剪枝、量化和蒸馏算法，在加速推理的同时保持模型精度。该工具由两部分组成：Sparsify Cloud，提供实验创建、管理和结果比较的在线平台；Sparsify CLI/API，作为Python包和GitHub库，支持本地实验运行与云端同步。当前版本正逐步转向大语言模型优化。
sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库
GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型
SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库，包含高度稀疏和稀疏量化模型，以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发，帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方，并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型，并提供全面的文档和社区支持。
onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具，具备高一致性和自动通道对齐功能
GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换
onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性，平均误差低于1e-5，速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式，并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符，提升模型转换和部署的灵活性。
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。
deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时，通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库，DeepSparse支持模型剪枝和量化，在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外，DeepSparse现已支持高效的LLM推理，对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装，并提供多种API便于部署。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化，支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型，可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出，而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能，尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
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