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Sujet · post-training-quantization

post-training-quantization

Dépôts open source suivis étiquetés post-training-quantization, triés par étoiles.

Dépôts
4
Total d'étoiles
6 573
Étoiles en moyenne
1 643
Part
0,00%

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Ascensions récentes

Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés post-training-quantization.

Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.

  • Quantification LLM faible bit SOTA (INT8/FP8/MXFP8/INT4/MXFP4/NVFP4) et sparsité ; techniques de compression de modèles de pointe pour PyTorch, TensorFlow et ONNX Runtime.

    2 706+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • micronet@666DZY666

    micronet, une bibliothèque de compression et de déploiement de modèles. Compression : 1. Quantification (QAT, High-Bit, Low-Bit/Ternary/Binary, PTQ 8-bit) ; 2. Élagage (normal, régulier, élagage de canaux de convolution de groupe) ; 3. Groupe.

    2 265-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • TinyNeuralNetwork@alibaba

    TinyNeuralNetwork est un framework de compression de modèles d'apprentissage profond efficace et facile à utiliser.

    879-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • SqueezeLLM@SqueezeAILab

    [ICML 2024] SqueezeLLM : Quantification dense et éparse

    724+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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