pruning
Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag pruning, sortiert nach Sternen.
Verwandte Themen
Themen, die häufig gemeinsam mit pruning am selben Repo auftauchen.
Neue Aufsteiger
Repos, die in den letzten 90 Tagen erstellt und mit pruning getaggt wurden.
In den letzten 90 Tagen kam kein neues Repo mit diesem Thema dazu.
- #1
Deep Learning-Tutorial von Li Hung-yi (von Prof. Li Hung-yi empfohlen 👍, Apple-Buch 🍎), PDF-Download-Adresse: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
★ 16.739+14Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #2
[CVPR 2023] DepGraph: Hin zu beliebigen strukturellen Pruning-Verfahren; LLMs, Vision Foundation Models usw.
★ 3.350+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #3
SOTA Low-Bit-LLM-Quantisierung (INT8/FP8/MXFP8/INT4/MXFP4/NVFP4) und Sparsity; führende Modellkompressionstechniken für PyTorch, TensorFlow und ONNX Runtime
★ 2.706+5Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #4
AIMET ist eine Bibliothek, die erweiterte Quantisierungs- und Kompressionstechniken für trainierte neuronale Netzwerke bereitstellt.
★ 2.700+7Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #5
Eine kuratierte Liste von Ressourcen zum Pruning neuronaler Netze.
★ 2.497-1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #6
micronet, eine Bibliothek für Modellkomprimierung und Deployment. Komprimierung: 1. Quantisierung: Quantization-Aware-Training (QAT), High-Bit (>2b) (DoReFa/Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference), Low-Bit (≤2b)/Ternär und Binär (TWN/BNN/XNOR-Net); Post-Training-Quantisierung (PTQ), 8-Bit (tensorrt); 2. Pruning: normales, reguläres und gruppenbasiertes Faltungskanal-Pruning; 3. grou
★ 2.265+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #7
Konfigurationsgesteuerte, einfache Backup-CLI für restic.
★ 1.860+3Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #8
Praktischer Kurs zu Large Language Models.
★ 1.822+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #9★ 1.683+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #10
PaddleSlim ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep-Model-Kompression und Architektursuche.
★ 1.612+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #11
Ein Toolkit zur Optimierung von ML-Modellen für die Bereitstellung in Keras und TensorFlow, einschließlich Quantisierung und Pruning.
★ 1.578+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #12
Effiziente Rechenmethoden, entwickelt vom Huawei Noah's Ark Lab
★ 1.307+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #13★ 1.197+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
- #14
[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: Zum strukturellen Pruning von Large Language Models. Unterstützt Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLlama usw.
★ 1.138+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #15
TinyNeuralNetwork ist ein effizientes und einfach zu bedienendes Framework zur Komprimierung von Deep-Learning-Modellen.
★ 880+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #16
[EMNLP 2024 & AAAI 2026] Ein leistungsstarkes Toolkit zur Komprimierung großer Modelle einschließlich LLMs, VLMs und Video-Generierungsmodellen.
★ 744+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #17
[ICLR 2024] Sheared LLaMA: Beschleunigung des Vortrainings von Sprachmodellen durch strukturiertes Pruning
★ 644+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #18
Fantastische Forschungsarbeiten, Quantisierung, Tools und Lernmaterialien zur Komprimierung von Machine-Learning-Modellen.
★ 546+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
