Receber por email
← Voltar para o catálogo

turboquant

Esta skill implementa, usa ou explica o TurboQuant, algoritmo de quantização vetorial data-oblivious do Google para compressão de cache KV de LLMs. É aplicável para tópicos como compressão de cache KV, TurboQuant e redução do uso de memória de LLMs.

4estrelas
Atualizado há 7 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add Ryuketsukami/turboquant-skill

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

Mostra que sua skill está catalogada na Skillteca, gera backlink e tráfego rastreável.

[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/turboquant/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/turboquant)

Skills relacionadas

Ver todas de Dados e Análise →

Alerta por categoria

Receba novas skills de Dados e Análise toda segunda

1 email curto, só com as skills novas de Dados e Análise. 4 minutos de leitura, sem spam, cancela com 1 clique.

Você confirma o email no primeiro envio. Sem spam. Cancela com 1 clique.

Ler descrição completa

TurboQuant — KV Cache Compression Skill

A skill for implementing, using, and explaining Google's TurboQuant algorithm — a data-oblivious vector quantization framework that achieves 6x memory reduction and up to 8x speedup for LLM KV caches with zero accuracy loss.

What TurboQuant Does

TurboQuant compresses the key-value (KV) cache in transformer-based LLMs. During inference, the KV cache grows linearly with sequence length and becomes the primary memory bottleneck for long-context genera

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

Compartilhar X LinkedIn