model-pruning

SKILLWorkflowcommunauté
v0.0.0Orchestra-ResearchMITMis à jour il y a 3 moisSource →

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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12kÉtoiles du dépôt
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il y a 3 moisDernière mise à jour
Skill
AuteurOrchestra-Research
Version0.0.0
LicenceMIT
CatégorieWorkflow
Formatsskill.md
PromptOuvrir (voir l’onglet Prompt)
Compatibilité
Claude✓ Pris en charge
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
À propos

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.

Mots-clés
skillclaude

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