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facebookresearch/FBTT-Embedding
项目介绍
这是一个基于张量训练的压缩库，用于压缩大规模机器学习模型（如推荐系统和自然语言处理）中使用的稀疏嵌入表。我们展示了该库在Facebook开源的DLRM模型上可将总模型大小缩减高达100倍，同时保持相同的模型质量。我们的实现……
This is a Tensor Train based compression library to compress sparse embedding tables used in large-scale machine learning models such as recommendation and natural language processing. We showed this library can reduce the total model size by up to 100x in Facebook’s open sourced DLRM model while achieving same model quality. Our implementation …
智能解读
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项目健康度
从未记录更新时间
平台 Star TOP 31% · Forks 26
暂无近期增长数据
8 位贡献者 · 0 条平台评论
缺少 4 项内容
4 项改进建议
- 活跃度：暂无最后推送时间记录，建议重新采集仓库元数据
- 增长：近期 Star 增长缓慢，项目热度有待提升
- 社区：贡献者较少，可通过完善文档和社区运营吸引更多参与者
- 文档：完善项目文档（截图、AI 分析等）可提升健康度得分
项目信息
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