GGML（通用圖機器學習）是一個創新的張量庫，專為滿足機器學習愛好者和從業者的多樣化需求而設計。 GGML 的開發注重效率、兼容性和優化，允許用戶訓練大規模模型並使用日常硬件執行高性能計算。
GGML 擁有的一些關鍵功能包括：
- 基於C的實現：GGML的核心是用C編程語言編寫的，確保了跨廣泛平台的高效執行和無縫兼容性。
- 16位浮點支持：GGML支持16位浮點運算，這有助於減少內存使用並提高計算速度。
- 整數量化：GGML 通過將模型權重和激活量化為較低的位精度來促進內存和計算的優化。
憑藉這些功能，GGML 在各種用例中都有應用，例如：
- 大規模模型訓練：GGML 是訓練需要大量計算資源的機器學習模型的完美選擇。
- 高性能計算：GGML 中的優化使其成為執行與機器學習項目相關的高性能計算任務的合適候選者。
總之，GGML 作為一個強大且多功能的張量庫，可以有效滿足機器學習從業者的需求，使其成為他們的工具庫中不可或缺的工具。
