概要

moe-compressは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを対象にした、モデル圧縮ワークフローの最小実装です。JSONベースの設定ファイル1つから、観測（observations）→剪定（pruning）→剪定済み重みのHugging Faceへのアップロード→量子化（quantization）→量子化済み重みのアップロード→ベンチマーク→監査可能な実行レポート生成、という一連のステージを自動実行できます。特徴は「モデルに依存しない（model-agnostic）」設計と、校正用データやバンドルをローカルで作成できる点。リポジトリは意図的に小さく、汎用的なパイプラインランナーと校正バンドル生成ロジックを提供します。

リポジトリの統計情報

• スター数: 29
• フォーク数: 2
• ウォッチャー数: 29
• コミット数: 2
• ファイル数: 5
• メインの言語: Python

主な特徴

• JSONコンフィグ1つで開始できるパイプラインランナー（観測→剪定→量子化→ベンチマーク→公開）
• 校正用バンドル（calibration bundle）をローカルで生成、量子化に必要なデータを再現可能に保持
• Hugging Faceへのアーティファクト（剪定済み／量子化済み重み）アップロードをワークフローに含む
• 最小限の依存で「ベンダー非依存」な拡張を想定した設計

技術的なポイント

moe-compressの技術的核は「model-agnosticな圧縮自動化」と「監査可能性（auditable）」にあります。MoEはエキスパートごとに重みやルーティングが異なり、単純な一括量子化や剪定では性能・精度トレードオフが変動しやすいため、本ツールは校正バンドルを用いて入力分布や層ごとの活性化を定量的に記録します。これにより量子化パラメータのチューニングや再現可能な比較が可能になります。パイプラインはREAPや外部量子化ツールなどのコマンドをステージとして呼び出す想定で、各ベンダー固有のCLIを直接内蔵せず、設定ファイルでコマンドや引数を注入できるように設計されています。結果のアーティファクト（剪定済み／量子化済み重み）をHugging Faceにアップロードする機能を持ち、ベンチマーク結果と合わせて監査可能な実行レポート（JSON等）を生成することで、実験履歴の追跡・検証が容易になります。最小実装であるためサポートする手法は限定的ですが、プラグイン的にステージを追加・差し替えできる作りになっており、CIに組み込んだり、社内のカスタム量子化ツールと繋いだりする拡張が現実的です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• README.md: file
• examples: dir
• requirements.txt: file
• scripts: dir

（主な役割）

• README.md: 概要と実行手順、意図する設計哲学の説明
• examples: JSONコンフィグや小さな使用例を収める想定（校正・実行例）
• scripts: パイプラインの実行スクリプトや補助的アップロード処理など
• requirements.txt: 依存パッケージ（最小限に抑えられている）

使い方（簡易）

1. JSONベースのrun設定を作成
2. 校正データを用意してcalibration bundleを生成
3. パイプラインを実行して観測→剪定→量子化→ベンチマーク→公開を順に行う
4. 生成されたレポートで精度やスループット変化、アップロード済みアーティファクトを確認

注意点と拡張性

• 本リポジトリは「最小実装」を志向しており、すべてのMoEアーキテクチャやベンダーのコマンドを網羅するものではありません。ベンダー特有の最適化コマンドは設定ファイル経由で組み込む設計です。
• 校正バンドルと監査レポートを活用することで、運用での再現性やモデル検証が容易になります。CI/CDや社内アーティファクト管理（Hugging FaceやS3等）との連携が想定されます。
• 将来的にはプラグインで剪定アルゴリズムや量子化バックエンドを差し替えられる構造にすると、実務での適用範囲が広がります。

まとめ

小規模で拡張しやすい、MoE圧縮の自動化・監査基盤として有用です。（約50字）

リポジトリ情報：

• 名前: moe-compress
• 説明: Model-agnostic MoE compression automation: build calibration bundles, run REAP/quantization/benchmark/publish stages, and render auditable reports.
• スター数: 29
• 言語: Python
• URL: https://github.com/0xSero/moe-compress
• オーナー: 0xSero
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/69639595?v=4

READMEの抜粋：

MoE Compress

Minimal, config-first automation for a full MoE compression run:

1. observations
2. pruning
3. upload pruned weights to Hugging Face
4. quantization
5. upload quantized weights to Hugging Face
6. benchmarking
7. render one auditable run report

This repo is intentionally small. It does not pretend every MoE uses the same vendor command line.

What it does provide:

• one pipeline runner that executes a full run from one JSON config
• one calibration-bundle builder for local JSON…