FastForward：基于 PyTorch 的神经网络量化库，专为量化研究与原型开发打造，简化量化实验流程，兼顾灵活性与安全性。

• 量化张量支持多种格式，携带完整元数据，方便灵活管理量化信息。
• 通用范围估计方法，易扩展，支持多样量化算法。
• 量化算子调度基于 PyTorch dispatcher，针对不同量化方案优化执行。
• 逐步量化流程设计，支持模型从非量化到量化的全链路自定义转换。
• 默认安全模式自动捕捉常见错误，确保量化模型可直接部署高效硬件，且允许关闭该模式。
• mpath 工具抽象管理模块层级，便于批量操作多层网络结构。
• 未来规划包括 Omniquant、GPTQ、SpinQuant 等先进量化方法，以及自动量化和部署导出功能。
• 依托 PyTorch eager 模式，支持断点调试和打印，调试体验与标准模型无异。

适合科研和快速原型，助力高效探索量化技术边界。安装简单，基于 pip，兼容主流 PyTorch 环境。