SqueezeLLM
[ICML 2024] SqueezeLLM: Quantização Densa e Esparsa
Implante grandes modelos de linguagem em seu próprio servidor usando um método que reduz o uso de memória sem perder desempenho.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiser[ICML 2024] SqueezeLLM: Quantização Densa e Esparsa
SqueezeLLM tem 722 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 51 vezes. SqueezeLLM é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2023. SqueezeLLM está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: efficient-inference, large-language-models, llama, llm.
O que é SqueezeLLM?
[ICML 2024] SqueezeLLM: Quantização Densa e Esparsa
SqueezeLLM é de código aberto?
SqueezeLLM é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
SqueezeLLM é gratuito?
Sim. SqueezeLLM é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está SqueezeLLM?
SqueezeLLM está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem SqueezeLLM está escrito?
SqueezeLLM é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/squeezeailab-squeezellm.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.