AIMET(AI Model Efficiency Toolkit) 是一个开源库，用于优化训练好的神经网络模型。它通过提供先进的模型压缩和量化技术在保持任务准确性的同时缩小模型体积。较小的模型能够转换为高效的运行时性能和更低的延迟以及更小的计算、内存和功耗消耗。

开发人员可以将 AIMET 的高级模型压缩和量化算法整合到他们的 PyTorch 和 TensorFlow 模型构建管道中，以实现训练后优化以及模型微调的自动化。将这些算法自动化有助于消除手动优化神经网络的需要，从而避免耗时、易出错且难以重复的手动调优神经网络任务。

高通创新中心(QuIC)在GitHub上开源了AIMET，以与其他领先的 AI 研究人员合作，并为 AI 开发人员提供一个简单的插件库，以利用最先进的模型效率性能。尖端压缩和量化技术基于Qualcomm AI Research的创新研究。