new-star
avatar image $

GGML

0 Të preferuarat
(0 | 0 voted)

GGML (Biblioteka e Tenzorëve të Përgjithshëm të Mësimit të Makinave) është një bibliotekë e fuqishme e tenzorëve që i përgjigjet nevojave të praktikantëve të mësimit të makinave. Ajo ofron një set të qëndrueshëm të veçorive dhe optimizimeve që mundësojnë trajnimin e modeleve në shkallë të madhe dhe kompjuterimin me performancë të lartë në pajisje të zakonshme.

Veçoritë Kyçe:

  • Implementim në C: GGML është shkruar në C, duke ofruar efikasitet dhe kompatibilitet në të gjitha platformat.
  • Mbështetje për Float 16-bit: Mbështet operacione me pikë të përfunduar 16-bit, duke ulur kërkesat për memorie dhe duke përmirësuar shpejtësinë e llogaritjeve.
  • Kuantizim Integer: Lejon optimizimin e memorjes dhe llogaritjeve duke kuantizuar peshat dhe aktivizimet e modelit në precizion më të ulët bitash.
  • Raste Përdorimi:

  • Trajnim i Modeleve në Shkallë të Madhe: GGML është ideale për trajnimin e modeleve të mësimit të makinave që kërkojnë burime llogaritëse të gjera.
  • Kompjuterim me Performancë të Lartë: Optimizimet e GGML e bëjnë të përshtatshme për detyra të kompjuterimit me performancë të lartë në mësimin e makinave.
  • GGML është një bibliotekë e fuqishme e tenzorëve e projektuar për të përmbushur kërkesat e praktikantëve të mësimit të makinave.

    GGML (Biblioteka e Tenzorëve të Përgjithshëm të Mësimit të Makinave) është një bibliotekë e fuqishme e tenzorëve që i përgjigjet nevojave të praktikantëve të mësimit të makinave. Ajo ofron një set të qëndrueshëm të veçorive dhe optimizimeve që mundësojnë trajnimin e modeleve në shkallë të madhe dhe kompjuterimin me performancë të lartë në pajisje të zakonshme.

    Veçoritë Kyçe:

  • Implementim në C: GGML është shkruar në C, duke ofruar efikasitet dhe kompatibilitet në të gjitha platformat.
  • Mbështetje për Float 16-bit: Mbështet operacione me pikë të përfunduar 16-bit, duke ulur kërkesat për memorie dhe duke përmirësuar shpejtësinë e llogaritjeve.
  • Kuantizim Integer: Lejon optimizimin e memorjes dhe llogaritjeve duke kuantizuar peshat dhe aktivizimet e modelit në precizion më të ulët bitash.
  • Raste Përdorimi:

  • Trajnim i Modeleve në Shkallë të Madhe: GGML është ideale për trajnimin e modeleve të mësimit të makinave që kërkojnë burime llogaritëse të gjera.
  • Kompjuterim me Performancë të Lartë: Optimizimet e GGML e bëjnë të përshtatshme për detyra të kompjuterimit me performancë të lartë në mësimin e makinave.
  • GGML është një bibliotekë e fuqishme e tenzorëve e projektuar për të përmbushur kërkesat e praktikantëve të mësimit të makinave.

    Modeli i çmimeve:

    free
    Kategoritë: #code-assistant
    Light
    Neutral
    Dark
    GGML
    GGML
    GGML
    Copy embed code

    Eksploroni Mjetet AI të Ngjashme