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更新于 10-28 00:17

智能体与模型

24,965 个结果

model-pruning

Model Pruning 是一个用于压缩大语言模型(LLM)的技能,通过剪枝技术在不重新训练的情况下减小模型体积并加速推理。它涵盖 Wanda、SparseGPT、结构化剪枝和 N:M 稀疏等主流方法,支持一次性剪枝,可在 50% 稀疏度下将模型体积减少约 50%,精度损失约 0.4%–1%。适用于在移动端、边缘设备等受限硬件上部署模型,或降低服务内存占用。技能提供安装命令、代码示例、剪枝策略与性能对比,并强调使用校准数据、避免一次性过高稀疏度等最佳实践。

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moe-training

MoE Training 是一个用于训练混合专家(Mixture of Experts,MoE)模型的技能,支持通过 DeepSpeed 或 HuggingFace 进行训练。适用于在算力有限的情况下训练大规模模型,据资料称相比稠密模型可实现约 5 倍成本降低。该技能涵盖 MoE 架构、路由机制、负载均衡、专家并行、训练配置与推理优化等内容,并给出 Mixtral 8x7B、DeepSeek-V3、Switch Transformers 等代表性模型作为参考。

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unbrowse

资料用途摘要:两份完整第三方记录均链接lekt9/unbrowse-openclaw仓库:一份介绍把Unbrowse CLI接入OpenClaw的插件,另一份展示Unbrowse将网站操作整理为API接口和结构化数据提取的资料。本页只整理两者交集中的网页数据集成用途,区分插件与底层CLI;旧unbrowse Skill、插件命令与CLI安装入口之间的完整对应关系未核实,不把资料中的自动执行、认证处理或性能宣传当作实测。

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