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GGML

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GGML (通用图机器学习) 是一个强大的张量库,满足机器学习从业者的需求。它提供了一套强大的功能和优化,使得可以在普通硬件上训练大规模模型和高性能计算。

主要特点:

  • 基于C的实现:GGML采用C语言编写,提供了跨平台的效率和兼容性。
  • 支持16位浮点数:支持16位浮点数运算,减少内存需求并提高计算速度。
  • 整数量化:通过将模型权重和激活量化为较低的位精度,实现内存和计算的优化。
  • 使用案例:

  • 大规模模型训练:GGML非常适合需要大量计算资源的机器学习模型训练。
  • 高性能计算:GGML的优化使其非常适合机器学习中的高性能计算任务。
  • GGML 是一个强大的张量库,旨在满足机器学习从业者的需求。

    GGML (通用图机器学习) 是一个强大的张量库,满足机器学习从业者的需求。它提供了一套强大的功能和优化,使得可以在普通硬件上训练大规模模型和高性能计算。

    主要特点:

  • 基于C的实现:GGML采用C语言编写,提供了跨平台的效率和兼容性。
  • 支持16位浮点数:支持16位浮点数运算,减少内存需求并提高计算速度。
  • 整数量化:通过将模型权重和激活量化为较低的位精度,实现内存和计算的优化。
  • 使用案例:

  • 大规模模型训练:GGML非常适合需要大量计算资源的机器学习模型训练。
  • 高性能计算:GGML的优化使其非常适合机器学习中的高性能计算任务。
  • GGML 是一个强大的张量库,旨在满足机器学习从业者的需求。

    定价模型:

    free
    分类: #code-assistant
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