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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。

tuning_playbook - 深度学习模型性能调优指南
Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优
该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。
keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化
KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具,可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间,并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好,便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+,并提供详细的开发者指南和API参考文档。
talos - 全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具
GithubKerasTalosTensorFlow开源项目模型评估超参数优化
Talos通过自动化超参数实验和模型评估,提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程,无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验,适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统,并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统,非常适合研究者和数据科学家使用。
Qwen2.5-14B_Uncensored_Instruct-GGUF - 高性能量化版本适用于多种设备和场景
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-14B开源项目文本生成模型模型压缩量化
此项目为Qwen2.5-14B无审查指令模型提供多种量化版本,涵盖从29.55GB的F16到5.36GB的IQ2_M等不同规格。量化类型包括Q8_0、Q6_K、Q5_K、Q4_K、Q3_K和IQ系列,适应不同硬件配置需求。项目详细介绍了各版本特点、文件大小和适用场景,并提供选择指南和下载方法,方便用户根据设备性能选择合适版本。
brevitas - 面向神经网络量化的PyTorch库
BrevitasGithubPyTorch开源项目神经网络量化训练后量化量化感知训练
Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库,支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本,如QuantConv和QuantLSTM等,允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1,跨平台支持,推荐GPU加速。作为研究项目,Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。
opt-30b - Meta AI开发的开源预训练语言模型GPT-3替代方案
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
OPT是Meta AI推出的Transformer语言模型系列,最大规模达175B参数。模型基于800GB数据训练,包含BookCorpus、CC-Stories等多个数据集,支持文本生成和下游任务微调。其开源性质使研究人员能够深入研究大规模语言模型的性能表现、伦理影响及安全性问题。
BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具
Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目
此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集,并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API,CUDA 11以及多GPU训练,推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。
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。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱,支持多种优化功能,如自定义优化器训练、LISA算法等,已广泛应用于机器学习领域。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现,旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程,每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者,都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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