GGML
(Generic Graph Machine Learning) – это мощная тензорная библиотека, отвечающая потребностям специалистов в области машинного обучения. Она предоставляет надежный набор функций и оптимизаций, которые позволяют обучать
крупномасштабных моделей и высокопроизводительных вычислений на аппаратном обеспечении.
Ключевые особенности:
Реализация на языке C:
GGML написан на языке C, что обеспечивает эффективность и совместимость на разных платформах.
Поддержка 16-битных операций с плавающей запятой:
Поддерживаются 16-битные операции с плавающей точкой, что снижает требования к памяти и повышает скорость вычислений.
Квантование целых чисел:
Позволяет оптимизировать память и вычисления путем квантования весов и активаций модели с более низкой точностью.
Примеры использования:
Крупномасштабное обучение моделей:
GGML идеально подходит для обучения моделей машинного обучения, требующих больших вычислительных ресурсов.
Высокопроизводительные вычисления:
Оптимизация GGML делает его хорошо подходящим для высокопроизводительных вычислительных задач в машинном обучении.
GGML
это мощная тензорная библиотека, разработанная для удовлетворения потребностей практиков машинного обучения.