Intel 开源的模型量化工具，用训练后量化的低成本达到量化感知训练级别的精度，支持 int4、GGUF、MXFP4 等格式，可直接对接 vLLM、SGLang 推理。
基于 PyTorch 的神经网络量化库，支持训练后量化和量化感知训练，方便把模型部署到 FPGA 等硬件上做加速。
一个高效易用的深度学习模型压缩框架，支持剪枝、训练后量化和量化感知训练，能把 PyTorch 模型转换部署到端侧。
面向边缘受限硬件的神经网络压缩工具包，提供量化感知训练和训练后量化等高级量化压缩能力，帮研究者把模型高效部署到资源紧张的设备上。