🔍 GGML — сервис и библиотека для машинного обучения на краю облака.
💡 Полезность: GGML предоставляет возможность использования больших моделей и обеспечивает высокую производительность на обычном оборудовании. Он используется в llama.cpp и whisper.cpp для достижения эффективности и точности в задачах машинного обучения.
🔧 Как это работает: GGML написан на C и поддерживает 16-битные числа с плавающей запятой и квантование целых чисел (например, 4-битное, 5-битное, 8-битное). Он также обладает встроенными алгоритмами оптимизации, такими как ADAM и L-BFGS. GGML оптимизирован для Apple Silicon и использует инструкции AVX / AVX2 на архитектуре x86. Он также поддерживает веб-разработку через WebAssembly и WASM SIMD. Важно отметить, что GGML не зависит от сторонних библиотек и не требует выделения памяти во время выполнения.
🎯 Целевая аудитория: GGML подойдет для исследователей, разработчиков и специалистов в области машинного обучения, которым требуется эффективная работа с большими моделями и высокая производительность на обычном оборудовании.
🔍 Обзор:
GGML — это сервис и библиотека для машинного обучения на краю облака. Он предоставляет возможность использования больших моделей и обеспечивает высокую производительность на обычном оборудовании. GGML написан на C и поддерживает 16-битные числа с плавающей запятой и квантование целых чисел. Он обладает встроенными алгоритмами оптимизации, такими как ADAM и L-BFGS, и оптимизирован для Apple Silicon и архитектуры x86. GGML также поддерживает веб-разработку через WebAssembly и WASM SIMD. Он не зависит от сторонних библиотек и не требует выделения памяти во время выполнения. GGML подходит для исследователей, разработчиков и специалистов в области машинного обучения, которым требуется эффективная работа с большими моделями и высокая производительность на обычном оборудовании.
🚀 Вывод: GGML — это мощный сервис и библиотека для машинного обучения на краю облака. Он обеспечивает высокую производительность и позволяет использовать большие модели на обычном оборудовании. GGML подходит для исследователей, разработчиков и специалистов в области машинного обучения, которым требуется эффективная работа с моделями и высокая производительность.
