model-pruning

SKILLFlujo de trabajocomunidad
v0.0.0Orchestra-ResearchMITActualizado hace 3 mFuente →

Reduce LLM size and accelerate inference using pruning techniques like Wanda and SparseGPT. Use when compressing models without retraining, achieving 50% sparsity with minimal accuracy loss, or enabling faster inference on hardware accelerators. Covers unstructured pruning, structured pruning, N:M s

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12kEstrellas del repo
1Clientes
1Formatos
hace 3 mÚltima actualización
Skill
AutorOrchestra-Research
Versión0.0.0
LicenciaMIT
CategoríaFlujo de trabajo
Formatosskill.md
PromptAbrir (ver la pestaña Prompt)
Compatibilidad
Claude✓ Compatible
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Acerca de

Reduce LLM size and accelerate inference using pruning techniques like Wanda and SparseGPT. Use when compressing models without retraining, achieving 50% sparsity with minimal accuracy loss, or enabling faster inference on hardware accelerators. Covers unstructured pruning, structured pruning, N:M sparsity, magnitude pruning, and one-shot methods.

Palabras clave
skillclaude

Sin cobertura de dependencias

Esta entrada no publica ningún paquete de npm, así que Forge no tiene un árbol de dependencias para ella. Es una carencia de cobertura, no una afirmación de que no tenga dependencias.