# AI-Efficiency/Awesome-Model-Quantization

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AI-Efficiency/Awesome-Model-Quantization, dépôt open source à 2 462 étoiles sur GitHub. Carte RC de RepoMasters. A curated collection of papers, benchmarks…

| Champ | Valeur |
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| Propriétaire | [AI-Efficiency](https://repo.masters-masters.com/owners/AI-Efficiency) |
| Étoiles | 2 462 |
| Forks | 245 |
| Langage | Sans langage |
| Licence | Aucune |
| Création | 2018 |
| Sujets | awesome, model-quantization, awesome-list, awesome-lists, binarization, binary-neural-networks, data-free-quantization, diffusion-models, efficient-inference, kv-cache |
| Rang | [RC (2 000 à 4 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/blockbuster) |
| Voir sur GitHub | [AI-Efficiency/Awesome-Model-Quantization](https://github.com/AI-Efficiency/Awesome-Model-Quantization) |

## Fiche du dépôt

A curated collection of papers, benchmarks, surveys, and tools for model quantization, covering low-bit networks, LLMs, multimodal and generative models, vector and lattice quantization, and efficient deployment.

Rang des dépôts qui ont 2 000 à 4 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 3 %. Rareté : Épique.

## Autres dépôts de AI-Efficiency

- [AI-Efficiency/Awesome-Efficient-Diffusion · ★ 211 · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/AI-Efficiency/Awesome-Efficient-Diffusion)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.