Rust 写的张量库和深度学习框架，兼顾灵活性与效率，支持自动微分、跨平台后端和内核融合，可训练和部署神经网络。

让大模型在普通显卡上跑起来的 PyTorch 量化库，支持 8-bit 和 4-bit 权重压缩，也是 QLoRA 微调背后的核心依赖。

一站式大模型训练框架，支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练，可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。

跨厂商 3D 高斯泼溅训练器，能把视频转成 splat 再生成网格，支持 Vulkan 或 CUDA 后端，并带量化训练加速。

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 TensorFlow Keras 的量化深度学习库，支持量化感知训练，方便把模型部署到 FPGA、ASIC 等硬件加速器上。

QeRL 通过量化让强化学习训练 32B 大模型只需单张 H100 显卡，大幅降低大模型 RL 微调的显存门槛。