Inferência, implantação e execução

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.

★ 3,3KEstrelas
⑂ 513Forks
318Problemas em aberto
PythonIdioma
Apache-2.0Licença
Q@project.QualityScorePontuação editorial

Visão geral

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.

Requisitos, instalação e início rápido

Os requisitos de instalação não estão especificados nos metadados do repositório.

Uso

O uso não é informado nos metadados do repositório.

Compatibilidade do modelo e casos de uso

A compatibilidade do modelo não está especificada nos metadados do repositório.

Observações sobre licença e riscos

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