NVIDIA TensorRT Model Optimizer – 深度学习模型优化库

TensorRT Model Optimizer 是一个集成了最先进模型优化技术的统一库，包括量化和稀疏化等技术。它通过压缩深度学习模型，为下游部署框架如 TensorRT-LLM 或 TensorRT 提供支持，以优化在 NVIDIA GPU 上的推理速度。

功能:

1. 集成最先进的模型优化技术
2. 支持量化以实现模型压缩
3. 支持稀疏化以优化模型
4. 优化在 NVIDIA GPU 上的推理速度
5. 兼容下游部署框架如 TensorRT-LLM 和 TensorRT

特点:

1. 压缩深度学习模型以在 NVIDIA GPU 上部署
2. 使用量化技术优化模型以实现更快的推理
3. 应用稀疏化以减少模型大小并提高性能
4. 与 TensorRT-LLM 集成以优化大型语言模型的推理
5. 与 TensorRT 结合使用以高效部署优化后的模型

相关导航

AlphaFold 3开源项目 – 蛋白质结构预测AI系统

AlphaFold 3是由DeepMind开发的AI系统，用于从蛋白质的氨基酸序列中预测其三维结构。它通过深度学习技术和海量蛋白质数据训练，能够在几小时内完成蛋白质结构分析。AlphaFold 3已经预测了超过2亿种蛋白质的三维结构，涵盖几乎所有已知生命体，其预测结果接近实验数据的准确度。该项目提供了推理管道的实现，并允许用户通过特定流程获取模型参数。

PocketFlow开源项目 – 自动模型压缩框架

PocketFlow是一个自动模型压缩（AutoMC）框架，旨在开发更小、更快的AI应用。它支持多种压缩技术，如剪枝、量化和蒸馏，并集成了TensorFlow和PyTorch等流行的深度学习框架。该框架能够在边缘设备上高效部署，并允许根据不同用例定制压缩策略。

ik_llama.cpp开源项目 – 智能优化版Llama.cpp

智能优化版Llama.cpp：基于原版Llama.cpp的克隆项目，它增加了最先进的量化技术，并针对CPU性能进行了改进，使得在处理大型语言模型时更加高效

Sparse-Marlin开源项目 – 提升深度学习模型的计算和存储效率

Sparse-Marlin是一个优化工具，专为4bit量化权重的2:4稀疏性推理核设计，旨在提升深度学习模型的计算效率和存储效率，适用于各种深度学习应用。

OpenVINO开源项目 – 优化深度学习模型推理的开源工具包

OpenVINO是Intel推出的开源工具包，旨在优化深度学习模型的推理性能，特别适用于边缘设备和嵌入式系统。它通过提供高效的推理引擎，加速在CPU、GPU、FPGA和VPU等多种硬件平台上运行的AI应用，显著提高推理速度和资源利用效率。

VPTQ开源项目 – 极低比特的向量后训练量化

VPTQ是一种针对大型语言模型的极低比特向量后训练量化方法，旨在通过量化技术提高模型的计算效率和存储效率，同时保持模型性能。该项目适用于各种大型语言模型的优化，能够显著减少模型的内存占用和计算资源需求。

降低改造和使用大语言模型的成本-通过技术手段降低大语言模型成本

该项目探讨了通过量化、剪枝和蒸馏等手段来降低改造和使用大语言模型（LLM）的成本。

QLLM开源项目 – 通用的大语言模型量化工具箱

QLLM是一个通用的大语言模型量化工具箱，支持2-8位的LLM量化，用户可以轻松使用GPTQ和AWQ方法进行模型量化和压缩。该工具箱提供了易于使用的工具和接口，适用于多种大语言模型，旨在帮助用户在不同精度下评估模型性能。

NeuralCompressor开源项目 – AI模型优化工具

Intel研究院开源的AI模型优化工具，支持将千亿参数大模型压缩至1/20体积，在Intel第四代至强处理器上实现3.8倍推理加速，量化精度损失＜0.5%。该工具提供统一API，支持主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime和MXNet）上的模型压缩技术，包括量化、剪枝、蒸馏和神经架构搜索。

知识蒸馏-将复杂模型的知识转移到小模型

通过蒸馏技术将复杂模型中的知识转移到更小的模型中，以便在资源受限的设备上有效运行AI模型。

RLx2开源项目 – 一种强化学习专用的稀疏训练框架

RLx2是清华大学团队提出的一种强化学习专用的稀疏训练框架，能够完全基于稀疏网络训练深度强化学习模型。

KTransformers开源项目 – AI任务加速工具

KTransformers 通过使用Intel AMX指令集优化，显著提升了AI任务的运行速度，尤其在运行DeepSeek-R1时，速度提升达28倍，相较于llama.cpp，提供了极佳的性能表现。

量化基础知识课程官网 – 帮助开发者优化模型以适应硬件

本课程讲述量化基础知识，旨在帮助开发人员压缩模型以便在消费者硬件上运行。

ChituAttention开源项目 – 量化注意力机制的高效实现库

赤兔量化注意力：专注于量化注意力机制的高效 GPU 实现库，旨在加速长序列数据的处理速度，并且与 Long-Context-Attention 库无缝集成

NVIDIA NIM官网 – 企业级AI部署平台

NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）是由英伟达开发的平台，旨在加速和简化AI模型的部署与使用，特别针对企业级生成式AI应用程序。它提供容器化、GPU加速的推理微服务，支持在云端、数据中心、RTX AI PC和工作站上自托管预训练、微调或自定义的AI模型。通过提供预优化的模型和行业标准API，降低了AI应用的开发门槛，尤其是在生成式AI领域，如聊天机器人、数字人类和计算机视觉。

暂无评论

暂无评论...