SOTA低比特LLM量化(INT 8/FP 8/MXFP 8/INT 4/MXFP 4/NVFP 4)和稀疏性; PyTorch、TensorFlow和ONNX SYS上领先的模型压缩技术

int8 开源项目推荐(270 个)
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热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 270 个仓库该项目在 GitHub 上没有填写描述
An innovative library for efficient LLM inference via low-bit quantization
纯锈、仅CPU的OCR引擎,适用于百度无限OCR(一款基于DeepSeek-OCR的3B MoE VLM)。一个固定模型,定制的int4/int8内核,没有机器学习框架,没有GPU。前阶段0的支架。
Reimplement RetinaFace use C++ and TensorRT
tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型
TensorRT int8 量化部署 yolov5s 模型,实测3.3ms一帧!
HyperFlow H3 Flash: Video Rebirth's 13.7B, 4- to 8-step compressed MiniMax-H3 for joint video and audio generation (INT8 and GGUF)
ComfyUI nodes for Viggle-Animate minimax H3 finetune
a simple pipline of int8 quantization based on tensorrt.
Nodes to run Hunyuan Image 3 locally with BF16 and NF4 quantized options in Comfyui
RepVGG TensorRT int8 量化,实测推理不到1ms一帧!
👀 Apply YOLOv8 exported with ONNX or TensorRT(FP16, INT8) to the Real-time camera
World's First NMS-Free YOLOv26n on ESP32-P4. Features end-to-end Int8 QAT and custom C++ optimizations achieving 30% faster inference than the official ESP-DL YOLOv11n (1.7s vs 2.4s).
Trustworthy onboard satellite AI in PyTorch→ONNX→INT8 with calibration, telemetry, and a PhiSat-2 EO tile-filter demo.
离线可用的本地类型化决策:4 核 CPU 单题 15.6ms。Local & offline Jev / System One inference on CPU — ONNX + INT8, no torch at runtime. 支持 laya / kev / PlayJev
nanodet int8 量化,实测推理2ms一帧!
Pure C implementation of FastEnhancer. 3.3x faster than the ONNX Runtime graph, same quality.
NCNN+Int8+YOLOv4 quantitative modeling and real-time inference
INT8 calibrator for ONNX model with dynamic batch_size at the input and NMS module at the output. C++ Implementation.
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/int8。
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- 当前 20 个项目累计 5255 Star,覆盖 5 种主要语言,数据更新于 2026-11-09。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。