GGML

GGML是一个用于机器学习的张量库，可在商用硬件上实现大型模型和高性能。

提示：添加于 6月 10日

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GGML 特点

• GGML（通用图形机器学习）是一个强大的张量库，可满足机器学习从业者的需求。 它提供了一组强大的功能和优化，支持在商用硬件上训练大规模模型和高性能计算。

主要特点

1. 基于 C 的实现：GGML是用C语言编写的，提供了跨平台的效率和兼容性。
2. 16 位浮点支持：支持 16 位浮点运算，减少内存需求并提高计算速度。
3. 整数量化：通过量化模型权重和激活来降低位精度，从而优化内存和计算。

使用案例

• 大规模模型训练：GGML 非常适合训练需要大量计算资源的机器学习模型。
• 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。