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PINTO_model_zoo：多框架深度学习模型转换与优化的宝库
PINTO_model_zoo是一个强大的深度学习模型仓库，提供了多种框架间的模型转换和优化功能，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流框架，并针对边缘设备进行了特殊优化。
GGUF Tools: 强大的GGUF文件处理工具集
GGUF Tools是一个用C语言实现的GGUF文件处理库和命令行工具,为AI开发者提供了丰富的GGUF文件操作功能,包括文件信息展示、模型比较、张量检查等,是处理GGUF格式AI模型的得力助手。
LLaMA/RWKV ONNX模型:高效推理与量化的开源实现
探索LLaMA和RWKV大型语言模型的ONNX格式实现,包括模型导出、量化和推理优化等关键技术,助力在各类设备上高效部署LLM。
Docker LLaMA2 Chat:三步上手大型语言模型
本文介绍了如何使用Docker快速部署和运行LLaMA2大型语言模型,包括官方英文版、中文版以及量化版本,让你轻松体验最新的AI对话技术。
SqueezeLLM: 大语言模型的高效量化压缩技术
SqueezeLLM是一种新型的大语言模型后训练量化框架,通过密集-稀疏量化方法实现了高达3比特的超低精度压缩,同时保持或提高了模型性能,为大规模语言模型的高效部署提供了新的解决方案。
OmniQuant: 大语言模型的全方位校准量化技术
OmniQuant是一种简单而强大的大语言模型量化技术,可以实现高精度的权重量化和权重-激活量化,并支持在移动设备上部署量化后的大型语言模型。
RTP-LLM: 阿里巴巴的高性能大语言模型推理引擎
探索阿里巴巴开源的RTP-LLM项目，一个为多样化应用场景设计的高性能大语言模型推理加速引擎。
Awesome-Efficient-LLM: 大型语言模型高效化技术的最新进展
本文全面介绍了Awesome-Efficient-LLM项目,该项目汇总了大型语言模型高效化领域的最新研究进展,包括模型剪枝、知识蒸馏、量化等多个方向,为研究人员提供了宝贵的参考资源。
Curated Transformers: 可组合的最先进Transformer模型库
Curated Transformers是一个为PyTorch提供最先进Transformer模型的库,它由一系列可重用组件构建而成,支持多种流行的模型架构,并具有易用性、可扩展性和教育价值等特点。
LMDeploy: 高效的大语言模型压缩、部署与服务工具包
LMDeploy是一个用于压缩、部署和服务大语言模型(LLM)的工具包,由MMRazor和MMDeploy团队开发。它具有高效推理、有效量化、简单分布式服务、交互式推理模式和出色兼容性等核心特性。
vLLM:高效易用的大语言模型推理和服务引擎
vLLM是一个开源的高吞吐量、内存高效的大语言模型推理和服务引擎,旨在让每个人都能轻松、快速、低成本地部署和使用大语言模型。
深入解析Hugging Face的Text Generation Inference工具包:为大型语言模型赋能
Text Generation Inference是Hugging Face推出的一款强大工具包,旨在简化大型语言模型的部署和服务过程。本文深入剖析了TGI的核心特性、架构设计和使用方法,为读者提供了全面的TGI使用指南。
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