Inferenz, Bereitstellung & Laufzeit

Model-Optimizer

NVIDIA/Model-Optimizer

A unified library of SOTA model optimization techniques like quantization, distillation, pruning, neural architecture search, speculative decoding, etc. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks like TensorRT-LLM, TensorRT, vLLM, etc. to optimize inference speed.

★ 3,3KSterne
⑂ 513Forks
318Offene Issues
PythonSprache
Apache-2.0Lizenz
Q@project.QualityScoreRedaktionelle Bewertung

Übersicht

A unified library of SOTA model optimization techniques like quantization, distillation, pruning, neural architecture search, speculative decoding, etc. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks like TensorRT-LLM, TensorRT, vLLM, etc. to optimize inference speed.

Voraussetzungen, Installation und Schnellstart

Installationsanforderungen sind in den Repository-Metadaten nicht angegeben.

Nutzung

Die Nutzung ist in den Repository-Metadaten nicht angegeben.

Modellkompatibilität und Anwendungsfälle

Die Modellkompatibilität ist in den Repository-Metadaten nicht angegeben.

Lizenz- und Risikohinweise

Apache-2.0

ToolAI metadata-only listing: repository metadata is public; editorial content and manual verification are still pending. Quality score was recomputed from live GitHub repository facts on 2026-08-22 UTC using the seven-dimension channel formula.

vllm

vllm-project/vllm

★ 89,5KPython

sglang

sgl-project/sglang

★ 32,2KPython

OpenVINO

openvinotoolkit/openvino

★ 10,6KC++

GPUStack

gpustack/gpustack

★ 5,4KPython