torchao

PyTorch-Bibliothek für native Quantisierung und spärliches Training und Inferenz

Premium-NeuproduktProgrammierungPyTorchQuantisierung

torchao ist eine PyTorch-Bibliothek, die sich auf benutzerdefinierte Datentypen und Optimierungen konzentriert und die Quantisierung und Verdünnung von Gewichten, Gradienten, Optimierern und Aktivierungsfunktionen für Inferenz und Training unterstützt. Sie ist kompatibel mit torch.compile() und FSDP2 und kann die Geschwindigkeit der meisten PyTorch-Modelle verbessern. torchao zielt darauf ab, die Inferenzgeschwindigkeit und die Speeffizienz von Modellen durch Techniken wie quantisierungsbewusstes Training (QAT) und Post-Training-Quantisierung (PTQ) zu verbessern, während gleichzeitig der Genauigkeitsverlust so gering wie möglich gehalten wird.

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torchao — PyTorch-Bibliothek für native Quantisierung und spärliches Training und Inferenz

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

InspireMusic — Ein auf PyTorch basierendes Toolkit zur Generierung von Musik, Songs und Audiodaten, das die Erzeugung hochwertiger Audiodaten unterstützt.

1.58-Bit FLUX — Ein fortschrittliches Text-zu-Bild-Generierungsmodell mit 1.58-Bit-Quantisierung.

FluxMusic — Ein Modell zur Musikgenerierung aus Text

zero_to-gpt — Von Null zum GPT-Modell: Ein Deep-Learning-Tutorial

ComfyUI-GGUF — GGUF-Quantisierungsunterstützung zur Optimierung der Leistung nativer ComfyUI-Modelle

ml-mdm — Effizientes Training hochwertiger Text-zu-Bild-Diffusionsmodelle

DiT-MoE — Massiv-parametrisiertes Diffusions-Transformer-Modell

Gemma 2 — Googles Gemma-Modell der nächsten Generation mit bahnbrechender Leistung und Effizienz.

Rauschreduzierende Vision Transformer — Liefert saubere visuelle Merkmale

YOLO-NAS Pose — Eine Open-Source-Bibliothek zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen in PyTorch.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

Moonlight — Moonlight ist ein 16B-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell (MoE), das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und hervorragende Leistung zeigt.

BioEmu — BioEmu ist ein generatives Deep-Learning-Modell zur skalierbaren Simulation von Protein-Gleichgewichtsensembles.

FlashVideo — FlashVideo ist ein hocheffizientes Modell zur Erzeugung von hochauflösenden Videos, das sich auf detailgetreue und scharfe Darstellung konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.