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GGML

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GGML (Generic Graph Machine Learning) est une puissante bibliothèque de tenseurs qui répond aux besoins des praticiens de l'apprentissage automatique. Il offre un ensemble robuste de fonctionnalités et d'optimisations qui permettent la formation de modèles à grande échelle et le calcul haute performance sur du matériel grand public.

Fonctionnalités clés :

  • Implémentation en C : GGML est écrit en C, ce qui garantit efficacité et compatibilité sur différentes plateformes.
  • Support des flottants 16 bits : Prise en charge des opérations en virgule flottante sur 16 bits, réduisant les besoins en mémoire et améliorant la vitesse de calcul.
  • Quantification entière : Permet l'optimisation de la mémoire et du calcul en quantifiant les poids et les activations du modèle avec une précision inférieure.
  • Utilisations :

  • Formation de modèles à grande échelle : GGML est idéal pour la formation de modèles d'apprentissage automatique nécessitant des ressources de calcul importantes.
  • Calcul haute performance : Les optimisations de GGML en font un outil adapté aux tâches de calcul haute performance en apprentissage automatique.
  • GGML est une puissante bibliothèque de tenseurs conçue pour répondre aux exigences des praticiens de l'apprentissage automatique.

    GGML (Generic Graph Machine Learning) est une puissante bibliothèque de tenseurs qui répond aux besoins des praticiens de l'apprentissage automatique. Il offre un ensemble robuste de fonctionnalités et d'optimisations qui permettent la formation de modèles à grande échelle et le calcul haute performance sur du matériel grand public.

    Fonctionnalités clés :

  • Implémentation en C : GGML est écrit en C, ce qui garantit efficacité et compatibilité sur différentes plateformes.
  • Support des flottants 16 bits : Prise en charge des opérations en virgule flottante sur 16 bits, réduisant les besoins en mémoire et améliorant la vitesse de calcul.
  • Quantification entière : Permet l'optimisation de la mémoire et du calcul en quantifiant les poids et les activations du modèle avec une précision inférieure.
  • Utilisations :

  • Formation de modèles à grande échelle : GGML est idéal pour la formation de modèles d'apprentissage automatique nécessitant des ressources de calcul importantes.
  • Calcul haute performance : Les optimisations de GGML en font un outil adapté aux tâches de calcul haute performance en apprentissage automatique.
  • GGML est une puissante bibliothèque de tenseurs conçue pour répondre aux exigences des praticiens de l'apprentissage automatique.

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    Catégories: #code-assistant
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