GGML（通用图机器学习）是一个强大的张量库，旨在满足机器学习从业者的需求。它提供了一系列高效的功能和优化，可在商用硬件上进行大规模模型的训练和高性能计算。 主要特点： - 基于C的实现：GGML使用C编写，具有跨平台的效率和兼容性。 - 16位浮点支持：支持16位浮点运算，减少内存需求并提高计算速度。 - 整数量化：通过对模型权重和激活进行量化，降低位精度，实现内存和计算的优化。 用例： - 大规模模型训练：GGML非常适用于需要大量计算资源的机器学习模型的训练。 - 高性能计算：GGML的优化使其非常适合机器学习中的高性能计算任务。 总之，GGML是一个功能强大的张量库，旨在满足机器学习从业者的需求。