GPTQModel
Kit de herramientas de cuantización (compresión) de modelos LLM con soporte de aceleración de HW para Nvidia, AMD, Intel GPU y CPU Intel/AMD/Apple a través de HF, vLLM y SGLang.
Comprime modelos de lenguaje grandes para que funcionen más rápido en varios tipos de hardware informático.
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GPTQModel tiene 1.2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 192 veces. GPTQModel está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. Sus temas principales son: gptq, optimum, peft, quantization.
¿Qué es GPTQModel?
Kit de herramientas de cuantización (compresión) de modelos LLM con soporte de aceleración de HW para Nvidia, AMD, Intel GPU y CPU Intel/AMD/Apple a través de HF, vLLM y SGLang.
¿GPTQModel es de código abierto?
GPTQModel es un proyecto de código abierto.
¿GPTQModel es gratis?
Sí. GPTQModel es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿En qué lenguaje está escrito GPTQModel?
GPTQModel está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/modelcloud-gptqmodel.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.