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GGML

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GGML (Generic Graph Machine Learning) ist eine leistungsstarke Tensor-Bibliothek, die den Bedürfnissen von Machine-Learning-Praktikern gerecht wird. Sie bietet eine robuste Reihe von Funktionen und Optimierungen, die das Training großer Modelle und die Hochleistungsrechenfähigkeit auf handelsüblicher Hardware ermöglichen.

Wichtige Funktionen:

  • In C implementiert: GGML ist in C geschrieben und bietet Effizienz und Kompatibilität auf verschiedenen Plattformen.
  • Unterstützung für 16-Bit-Floats: Unterstützt 16-Bit-Fließkommaoperationen, reduziert den Speicherbedarf und verbessert die Berechnungsgeschwindigkeit.
  • Ganzzahlige Quantisierung: Ermöglicht die Optimierung von Speicher und Berechnung durch Quantisierung von Modellgewichten und Aktivierungen auf eine niedrigere Bitgenauigkeit.

    • Anwendungsfälle:

  • Training großer Modelle: GGML eignet sich ideal für das Training von Machine-Learning-Modellen, die umfangreiche Rechenressourcen erfordern.
  • Hochleistungsrechnen: Die Optimierungen von GGML machen es für Aufgaben im Hochleistungsrechnen im Bereich Machine Learning gut geeignet.

    • GGML ist eine leistungsstarke Tensor-Bibliothek, die entwickelt wurde, um den Anforderungen von Machine-Learning-Praktikern gerecht zu werden.

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    GGML (Generic Graph Machine Learning) ist eine leistungsstarke Tensor-Bibliothek, die den Bedürfnissen von Machine-Learning-Praktikern gerecht wird. Sie bietet eine robuste Reihe von Funktionen und Optimierungen, die das Training großer Modelle und die Hochleistungsrechenfähigkeit auf handelsüblicher Hardware ermöglichen.

    Wichtige Funktionen:

  • In C implementiert: GGML ist in C geschrieben und bietet Effizienz und Kompatibilität auf verschiedenen Plattformen.
  • Unterstützung für 16-Bit-Floats: Unterstützt 16-Bit-Fließkommaoperationen, reduziert den Speicherbedarf und verbessert die Berechnungsgeschwindigkeit.
  • Ganzzahlige Quantisierung: Ermöglicht die Optimierung von Speicher und Berechnung durch Quantisierung von Modellgewichten und Aktivierungen auf eine niedrigere Bitgenauigkeit.

    • Anwendungsfälle:

  • Training großer Modelle: GGML eignet sich ideal für das Training von Machine-Learning-Modellen, die umfangreiche Rechenressourcen erfordern.
  • Hochleistungsrechnen: Die Optimierungen von GGML machen es für Aufgaben im Hochleistungsrechnen im Bereich Machine Learning gut geeignet.

    • GGML ist eine leistungsstarke Tensor-Bibliothek, die entwickelt wurde, um den Anforderungen von Machine-Learning-Praktikern gerecht zu werden.

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